考虑驾驶员风格和车辆异质性的跟驰速度预测方法及装置

本申请涉及一种考虑驾驶员风格和车辆异质性的跟驰速度预测方法及装置，其中，方法包括：基于全连接神经网络，建立数据集中驾驶员风格特征数据与驾驶员风格类型的概率之间的对应模型；利用双向长短期记忆网络与训练后的驾驶员风格预测网络，搭建数据集中历史交通数据、驾驶员风格特征数据与跟驰后车目标车速数据的预测模型；利用预测模型对跟驰后车与跟驰前车进行异质性分类，并根据车辆异质性组合建立跟驰后车的预测神经网络模型；利用数据集中的数据训练预测神经网络模型，直至预测神经网络模型满足训练停止条件时，生成预测跟驰后车车速的目标预测神经网络模型。本申请能够更加精准地预测跟驰后车的车速，提高了道路交通状态预判的准确性。