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摘要:
山区公路复杂的组合驾驶环境因素与事故数据的缺乏记录都使得分析山区公路驾驶安全性十分困难.建立了一套完整的山区公路驾驶安全性实验方法,并提供了一种结合了随机森林法则与基于机器学习决策树的方法,以分析山区公路上导致驾驶事故的主要因素.实验团队使用行车记录仪结合视频识别技术以获取沿途的道路驾驶环境与驾驶员在试验中的驾驶行为.用"最大信息熵增长率"法结合AIC准则以分析归纳模型中包含的主要驾驶环境因素.结论显示:急窄弯道、穿行于村镇间、缺乏视距是影响驾驶员在山区公路上安全行驶的主要原因.证明了这种方法可以用于指导山区公路的设计,提高山区公路上的行驶安全性.
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文献信息
篇名 基于决策树方法的偏远地区山区公路驾驶安全性研究
来源期刊 华东交通大学学报 学科 交通运输
关键词 驾驶安全性实验 驾驶环境因素 决策树分类
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目 交通科学与工程
研究方向 页码范围 29-36
页数 8页 分类号 U411
字数 4156字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈雨人 同济大学交通运输工程学院 61 358 10.0 16.0
2 李卓 同济大学交通运输工程学院 18 90 4.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
驾驶安全性实验
驾驶环境因素
决策树分类
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
华东交通大学学报
双月刊
1005-0523
36-1035/U
大16开
中国南昌
1984
chi
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3963
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