本文關(guān)鍵詞：基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的駕駛?cè)巳穗H與情緒危險(xiǎn)性模型　出處：《公路交通科技》2015年01期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 交通工程 駕駛安全 人際-情緒關(guān)系 危險(xiǎn)性模型 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) SPSS分析

【摘要】：為評價(jià)和研究駕駛?cè)说娜穗H關(guān)系質(zhì)量對安全駕駛的影響,利用情緒狀態(tài)可測定的特性,采用反向傳播(BP)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具,建立人際-情緒危險(xiǎn)性網(wǎng)絡(luò)模型,并利用530個(gè)情緒與人際關(guān)系的有效樣本作為建模樣本占總樣本量的80.7%,127個(gè)樣本作為測試樣本,反復(fù)對模型進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,分別取得了建模樣本68.3%的正確率,測試樣本70.1%的正確率。研究結(jié)果表明:利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的人際與情緒危險(xiǎn)性模型,在系統(tǒng)關(guān)系不明確的狀態(tài)下仍能達(dá)到較為理想的評價(jià)結(jié)果,可以作為駕駛?cè)擞绕涫锹殬I(yè)駕駛?cè)税踩芾砗妥晕覚z測的有效手段。
[Abstract]:In order to evaluate the impact and research the driver's interpersonal quality of safe driving, using the characteristic of emotional state can be determined by using back-propagation (BP) artificial neural network tools, establish interpersonal emotional risk network model, and the use of 530 effective samples of emotions and relationships as modeling samples accounted for the total sample size of 80.7% and 127 samples as test samples, repeated learning and training of the model, obtained the correct rate of modeling sample 68.3%, the correct rate of test sample 70.1%. The research results show that the interpersonal and emotional risk model based on BP neural network can still achieve ideal results when the system relationship is not clear. It can be used as an effective means for safety management and self detection of drivers, especially professional drivers.
【作者單位】： 長安大學(xué)汽車學(xué)院;山東交通學(xué)院交通與物流工程學(xué)院;山東省高速路橋養(yǎng)護(hù)有限公司;濟(jì)南市交通運(yùn)輸局;
【基金】：山東交通學(xué)院科研基金項(xiàng)目(Z201313)
【分類號】：U491.25
【正文快照】： 0引言情緒狀態(tài)是人在某種事件或情境影響下,在一定的時(shí)間里表現(xiàn)出的情緒[1]。駕駛?cè)嗽隈{駛過程前或駕駛過程中,由于自身的主、客觀因素的改變,引起駕駛?cè)饲榫w變化,對安全駕駛起著重要的影響作用。積極的情緒有利于駕駛安全,消極的情緒對安全駕駛有抑制作用,消極情緒影響駕駛?cè)?

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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1 曾U喺，

本文編號：1343836