【摘 要】
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为了研究道路交通系统中"人-车-路"多因素对驾驶行为及车辆安全状态的影响,设计了多因素组合成6种场景的模拟驾驶对照试验。利用驾驶模拟器、生理仪、眼动仪分别采集驾驶行为相关的19项指标,选用方差分析比较各项驾驶行为指标差异情况。选用非线性支持向量机(Support VectorMachine,SVM)对样本数据进行分类及预测,建立了驾驶行为风险等级预测模型,并利用试验数据验证了模型的有效性。结果表明
【机 构】
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北京建筑大学北京未来城市设计高精尖创新中心,北京100044
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为了研究道路交通系统中"人-车-路"多因素对驾驶行为及车辆安全状态的影响,设计了多因素组合成6种场景的模拟驾驶对照试验。利用驾驶模拟器、生理仪、眼动仪分别采集驾驶行为相关的19项指标,选用方差分析比较各项驾驶行为指标差异情况。选用非线性支持向量机(Support VectorMachine,SVM)对样本数据进行分类及预测,建立了驾驶行为风险等级预测模型,并利用试验数据验证了模型的有效性。结果表明:模型的预测精度达到93.94%,建立的风险等级预测模型能够有效的判别驾驶员及车辆的状态。
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