随着社会经济的飞速发展,车辆已经成为人们出行中不可或缺的工具,迅猛的汽车增长速度也带来了严峻的交通安全问题。在所有的交通事故中,营运客货车辆发生的交通事故比例及其严重程度要远高于私家车事故,因此,越来越多的主动安全系统被应用在营运车辆中以提高驾驶员的决策能力。本文以营运车辆为研究对象,首先运用调查问卷方法了解营运车辆驾驶员对主动安全系统的评价,再运用大量自然驾驶及预警数据,深入分析前向碰撞预警、车距监控预警和车道偏离预警三类主动安全预警功能在营运车辆上的数据特性,结合驾驶员特性和道路环境特性,运用随机森林算法分析了驾驶员反应与否及其影响因素间的关系,最终运用预警时刻相关因素,实现对驾驶员反应程度的预测。本文的主要内容及成果包含如下几方面:(1)营运车辆驾驶员对主动安全系统主观感受分析通过对营运车辆驾驶员的问卷调查,了解了营运车辆驾驶员对于主动安全预警系统的主观态度及接受程度。首先运用统计分析,对驾驶员基本信息以及主动安全系统应用的功能与场景进行了阐述,然后对各类情况下,驾驶员对于主动安全系统主观态度的李克特量表进行了分析,运用因子分析找出了量表问题的四个公因子,运用模糊综合评判进一步定量分析了营运车辆驾驶员对于主动安全预警系统的主观态度,最终发现总体上营运车辆驾驶员的主观态度偏积极,但其态度的积极程度不高。(2)营运车辆主动安全预警数据特性分析运用24辆营运车辆51天的自然驾驶数据,分析了各类预警数据在不同情况下的数据特性,并运用方差分析探究了各主动安全功能预警情况下驾驶员反应与相关影响因素之间关联的显著性。研究表明,驾驶员对于FCW预警的反应较为迅速,对于HMW和LDW预警的反应则偏向于采取较为温和的措施,根据对预警数据的方差分析可知,在FCW预警和HMW预警条件下,对驾驶员反应有显著影响的因素为:预警持续时间、驾驶员年龄、道路类型、车辆类型、预警时刻以及车辆速度,在LDW预警条件下,对驾驶员反应有显著影响的为持续时间、道路类型、天气情况、驾驶员年龄、车辆速度以及预警时刻六个因素。(3)营运车辆驾驶员对预警信号反应关键影响因素分析分别针对FCW、HMW和LDW预警运用随机森林算法,分析各类型主动安全预警功能作用下,影响驾驶员对预警信号反应的关键因素,并用OOB估计检验模型的准确性,三类预警数据的OOB估计分别为0.816、0.771和0.820,拟合程度较高,结果表明FCW预警情况下,影响驾驶员反应与否的前三个关键因素为车辆速度、持续时间和预警时刻;HMW预警情况下,影响驾驶员反应与否的前三个关键因素为车辆速度、驾驶员年龄和预警时刻;LDW预警情况下,影响驾驶员反应与否的前三个关键因素为持续时间、车辆速度和驾驶员年龄。根据各功能的关键影响因素,论文对三种类型预警的差异化设计进行了探讨。(4)营运车辆驾驶员对预警信号反应程度预测根据营运车辆驾驶员对FCW、HMW和LDW预警信息有反应时,其反应程度与其相关影响因素之间的内在联系,通过GA优化BP神经网络,构建了不同驾驶员、不同道路环境条件下,营运车辆驾驶员对不同类型主动安全预警信号反应程度的预测模型。根据拟合程度可知,三个模型均未出现过拟合,且拟合优度较高,GA优化BPNN模型对于驾驶员反应程度的预测的速度和效果均优于BPNN模型,模型结果可应用于对营运车辆驾驶员反应程度的预测中,为主动安全系统功能的优化设计提供科学支撑。