基于SVR模型的驾驶简单反应时间预测方法

• 作者: 吴志敏 张骏 潘雨帆 郭孜政
• 来源期刊: 中国公路学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通工程 简单反应时间 支持向量回归 驾驶人 脑电信号 核函数
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 交通工程
• 页码范围: 127-132
• 页数: 6页
• 分类号: U491.254
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-3897.2017.04.015

摘要

为准确预测驾驶人对突发事件的简单反应时间,并为构建自适应式危险驾驶状态预警系统奠定基础,提出了一种基于实时脑电图(EEG)信号的驾驶人简单反应时间预测方法.首先,通过快速傅里叶变换(FFT)对EEG信号进行特征参数提取,作为驾驶人简单反应时间的客观预测指标.在此基础上,基于支持向量回归(SVR)建立驾驶人对突发事件简单反应时间的预测模型.最后采用20名驾驶人连续驾驶4h的EEG信号与反应时间数据,对该模型予以试算.研究结果表明:3项脑电特征参数(θ,α,β)与反应时间均具有显著相关性,其中脑电特征参数α的相关性最显著,为SVR模型对简单反应时间进行预测提供了客观预测指标;分别采用径向基函数(RBF)、Polynomial函数、Sigmoid函数作为核函数构建SVR模型对简单反应时间进行预测时,所得预测结果中采用RBF函数所产生的各项误差均低于其他2项函数,表明采用RBF函数为核函数的SVR模型预测精度最优,其预测准确率达到80％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张骏	西南交通大学交通运输与物流学院	13	36	4.0	5.0
5	吴志敏	西南交通大学交通运输与物流学院	3	13	2.0	3.0
9	潘雨帆	西南交通大学交通运输与物流学院	6	11	2.0	3.0