基于模糊C均值和神经网络的驾驶行为评价研究①
2018-04-21吴紫恒吴仲城
计算机系统应用 2018年3期
关键词:评价
吴紫恒, 吴仲城, 张 俊, 陈 松, 陈 杰
1(中国科学院 合肥物质科学研究院,强磁场中心,合肥 230031)
2(中国科学技术大学,合肥 230031)
随着社会的快速发展,汽车己经是越来越多人首选交通工具,给人们出行带来了非常大的便捷. 但另一方面汽车数量的快速増长,会给公路交通带来一定的压力,交通拥挤、交通事故等现象对人们的生活造成了不小的影响,同时也阻碍了交通运输的发展. 驾驶行为与道路交通安全有着紧密联系[1]. 规范驾驶人的驾驶行为是保障道路交通安全的重要举措[2]. 近年来,有关驾驶行为与道路安全关系的研究备受关注,牛增良等以大量重特大交通事故数据为基础,通过聚类分析从危险驾驶行为角度研究外部影响因素与驾驶行为的关系[3]; 钱宇彬等以油门踏板行程与车速作为操作行为基本参数,通过聚类分析实现基于驾驶行为特性的长途客车驾驶时间和换班管理方法[4]; 庄明科等人探讨了风险驾驶行为与驾驶经验、驾驶技术、驾驶态度以及驾驶员的人格之间的关系[5]; 孙伟等进行了疲劳驾驶行为的研究[6]; 任慧君等提出了基于GPS数据的驾驶行为特征提取方法,统计分析了GPS轨迹数据,但缺乏深入挖掘数据背后的信息[7]; 白云等认为危险驾驶行为可以是失误性驾驶行为、错误性驾驶行为、非故意违规的驾驶行为和过激性驾驶行为[8]; Tseng通过对中国台湾地区出租车的超速驾驶数据的研究发现,驾驶员的行驶风格、工作时长和……
登录APP查看全文
