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摘要:
本文基于车联网系统以及天气状况,建立了道路交通安全评价模型.通过模型分析驾驶员的危险驾驶行为是否与天气相关,以及天气状况对驾驶员的驾驶行为产生多大的程度影响.对于不同的驾驶行为,建立两个模型:一个是以疲劳驾驶为因变量,道路天气为自变量的模型;另一个模型是以急加速急减速为自变量,道路天气为自变量的模型.通过使用过滤式特征选择方法选取对因变量有显著影响的特征变量,将高维稀疏变量变为低维稀疏变量.最后采用神经网络方法将这些特征变量作为输入节点,以危险驾驶行为作为输出节点进行拟合模型,分析模型的精度与模型的损失值.在疲劳驾驶模型中,经过筛选得到的特征为:小雨转阴、晴转多云、小雨等天气,模型训练集的损失值为0.18、验证集的损失值为0.16,模型训练集的精度为73%、测试集的精度为79%.在急加速急减速模型中,经过筛选得到的特征为:小雨转阴、晴转多云、小雨等天气,模型训练集的损失值为0.15、验证集的损失值为0.1,模型训练集的精度为85%、测试集的精度为90%.
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文献信息
篇名 道路天气状况与驾驶员危险驾驶行为分析
来源期刊 科教导刊-电子版(上旬) 学科 交通运输
关键词 道路交通安全评价模型 独热编码 过滤式特征选择 神经网络
年,卷(期) 2020,(12) 所属期刊栏目 数学研究
研究方向 页码范围 195-197
页数 3页 分类号 U471
字数 语种 中文
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道路交通安全评价模型
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过滤式特征选择
神经网络
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