国内人群的驾驶风格分类及识别方法研究

• 作者: 刘双喜 张先锋 李立治 李萍 杨建军 郭文翠
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 驾驶风格 PCA算法 客观分类方法 神经网络 识别模型
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 车辆工程
• 页码范围: 33-40
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 5393字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2019.11.005

摘要

为了进一步提高汽车燃油经济性、驾驶性、安全性、汽车可靠性,针对国内人群驾驶风格分类不合理及识别精度不高的问题,提出一种驾驶风格分类及识别客观化的方案:首先综合考虑驾驶风格影响因素,设计驾驶风格道路试验并建立驾驶风格数据库;其次制定驾驶风格评价指标并借助PCA算法实现评价指标的降维;接着选取k-means、模糊均值、层次聚类3种客观分类方法对数据库样本进行分类,借助主观评价及Silhouette函数挑选最佳的客观分类结果;最后基于神经网络建立驾驶风格识别模型并选择5组测试样本对其进行验证.5组样本的识别率为100％,说明该模型具有较高的识别精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘双喜	河北工业大学机械工程学院	67	548	13.0	21.0
3	杨建军		17	125	4.0	11.0
4	张先锋		8	10	2.0	3.0
5	李立治	河北工业大学机械工程学院	1	1	1.0	1.0
11	郭文翠		1	1	1.0	1.0
12	李萍		1	1	1.0	1.0