本發明提供一種基于深度學習的新能源汽車無人駕駛徑優化方法,本發明的方法首先收集無人駕駛路徑規劃的參數,將收集到的無人駕駛路徑規劃的參數進行分類,作為深度ELM分類器的輸入;再進行ELM分類器的構建:該階段設置合適的隱含神經元個數,通過ELM算法對無人駕駛路徑規劃網絡模型進行訓練;RPSO算法優化ELM的權重和偏移:通過RPSO算法選取最佳粒子作為ELM算法的權重和偏移,通過該模型對測試集進行分類;分類結果的輸出,找到無人駕駛路徑規劃的最佳路線。本發明通過深度學習進行預測,進而得到更為精確的預測結果。
聲明:
“基于深度學習的新能源汽車無人駕駛徑優化方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)