【摘 要】
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针对市区工况中早、晚高峰出现的不良驾驶行为，基于OBD数据挖掘采用关联分析的方法探究不良驾驶行为内在联系及行程发生概率。以OBD获取的汽车行驶CAN数据流为基础，结合大数据研究方法筛选出研究所需行驶路线及时间段数据。选取汽车行驶过程中的超速、平均车速超速值、车速波动差、加减速度变化值、变速频次（超过加速和制动阈值的次数）为汽车不良驾驶行为的评价指标，运用Apriori算法对研究数据进行建模分析。结
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金项目（2572020AW49）；
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针对市区工况中早、晚高峰出现的不良驾驶行为，基于OBD数据挖掘采用关联分析的方法探究不良驾驶行为内在联系及行程发生概率。以OBD获取的汽车行驶CAN数据流为基础，结合大数据研究方法筛选出研究所需行驶路线及时间段数据。选取汽车行驶过程中的超速、平均车速超速值、车速波动差、加减速度变化值、变速频次（超过加速和制动阈值的次数）为汽车不良驾驶行为的评价指标，运用Apriori算法对研究数据进行建模分析。结果表明，急加速、急减速与频繁变速行为及超速行为间关联性最强；冒险性驾驶行为与超速行为时间关联性较强；不良驾驶行为并非单独存在，驾驶风格划分时应考虑外界行驶条件及数据选择全面性等因素的影响。所得结论可以为个性化驾驶及驾驶风格研究提供理论拓展。
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