【摘 要】
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本文对驾驶员群体中的每个人,进行大脑判断时间、图形识别时间、动作时间和速度估计判断等逐项测试分析,并用多元聚类分析法对样本分类,求出每类的中心,分离出事故倾向性大的
【机 构】
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西安公路学院,西安公路学院,西安公路学院,西安公路学院
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本文对驾驶员群体中的每个人,进行大脑判断时间、图形识别时间、动作时间和速度估计判断等逐项测试分析,并用多元聚类分析法对样本分类,求出每类的中心,分离出事故倾向性大的样本,以便对驾驶员群体中事故多发者进行预测,改善驾驶安全性。对驾驶员跟踪调查表明,在驾驶员群体中确实存在着驾驶适合性问题,并证实本文所述方法可行。
In this paper, each driver in the group of people to judge the time of the brain, graphics recognition time, action time and speed estimation and other items one by one test and analysis, and use multivariate clustering analysis of samples, find each type of center, isolated Incident-prone samples are used to predict the number of fatalities in the driver community to improve driving safety. Tracing driver surveys shows that there is indeed a problem with driver suitability in the driver community and confirms that the method described in this article is feasible.
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