【摘 要】
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采用NGSIM数据库的数据,选用THW和ITTC参数来评价该工况下的碰撞危险等级,提出了可实现快速驾驶风格识别的客观性得分系数SCO的评价方法,以0~1之间的标准数衡量驾驶员在采样
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51875040)
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采用NGSIM数据库的数据,选用THW和ITTC参数来评价该工况下的碰撞危险等级,提出了可实现快速驾驶风格识别的客观性得分系数SCO的评价方法,以0~1之间的标准数衡量驾驶员在采样时间段内的驾驶激进程度;分析了SCO评价方法决策边界出现误判的情况,基于K-Means聚类算法对SCO的准确性进行了评价.研究结果表明,相比有级分类,SCO评价方法具有更好的容错性和实时性,其结果可达到95.54%的总体准确率或4.46%的边界误判率,将研究所获得的模型参数和评价方法应用于新的数据场景,也可获得94%的总体准确率
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