【摘 要】
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以自然驾驶条件下行为风险的辨识为目标,基于GPS数据,重点研究自然驾驶条件下驾驶行为的风险评估与行为特征表达.建立基于GPS数据的自然驾驶行为数据库,提出基于信息熵自然驾
【机 构】
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北京工业大学城市交通学院,深圳市城市交通规划设计研究中心有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(NO.61672067)，基于深度学习的生态驾驶行为判别模型及矫正方法研究;北京市教育委员会科技计划重点项目(NO.KZ201710005005)，基于隐性特征挖掘的个体驾驶行为管理方法研究
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以自然驾驶条件下行为风险的辨识为目标,基于GPS数据,重点研究自然驾驶条件下驾驶行为的风险评估与行为特征表达.建立基于GPS数据的自然驾驶行为数据库,提出基于信息熵自然驾驶条件下行为风险评估方法,构建基于图谱的驾驶员个体驾驶行为特征表达方法.本文深入挖掘驾驶员个体驾驶行为模风险特征,构建驾驶行为图谱,为普通驾驶员在日常、自然驾驶条件下的行为风险预测预警提供了解决方案,为推进道路交通安全水平提升提供了理论参考和技术支撑.
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