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本发明公开了一种基于车车通信的混合车流汽车协同自适应巡航控制方法，涉及智能网联汽车自适应巡航领域。步骤如下：实时采集车辆跟驰过程中首车（人工驾驶汽车）、前车（自动驾驶汽车）与本车（自动驾驶汽车）的BSM信息集，并基于BSM信息集建立相邻两车的跟驰运动模型；利用线性最优二次理论建立首车扰动工况下前车驾驶操纵效用函数，预测下一时刻前车加速度值；将下一时刻前车加速度值代入跟驰运动模型中，得到本车加速度的预测值，将预测值与期望值进行比较得到本车最优控制序列，根据本车最优控制序列对车辆编队自适应巡航滚动控制。本发明使被控车辆能更快响应前方车辆变化情况，提升了车辆自适应巡航控制系统的跟驰性和安全性。

本发明公开了基于增量输出分解循环神经网络的交通流预测方法及系统，应用于智能交通技术领域。包括以下步骤：对道路路网中的点观测数据和面观测数据进行多特征提取作为输入数据；将多特征时空图输入数据进行两次仿射变换成为单特征输出形式输入到编码器中，在编码器中使用双头自注意力层，从而获取两个不同的增量子状态，并将两个不同的增量子状态分别作为增量大小和预测基础值；根据增量大小和预测基础值，基于门控循环单元结构得到不确定性增量和预测输出；使用长期交叉注意力机制与解码器耦合；使用移位散度差作为交通流预测结果的延迟程度评估指标。本发明能够有效缓解交通流预测的延迟现象，得到有效稳定的预测结果。