本文選題：酒后駕車 + 交通事故傾向��； 參考：《上海交通大學(xué)學(xué)報》2015年02期

【摘要】：為建立酒后駕車的事故傾向預(yù)估模型,測量了18位駕駛員不同程度飲酒后的腦電信號和交通事故傾向指標(biāo),并分別根據(jù)左額葉區(qū)腦電的長時周期度和瞬時復(fù)雜度計算規(guī)范化腦電δ波功率增益和腦電模糊熵.引進(jìn)一種混合型Sigma-Pi模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),研究網(wǎng)絡(luò)權(quán)值訓(xùn)練方法,構(gòu)建腦電特征參數(shù)和事故傾向指標(biāo)之間的預(yù)估模型.實驗結(jié)果表明:模型估計值與實際值吻合較好,具有一致增減特性,在駕駛員飲酒量小于50%主觀最大飲酒量時誤差很小,在飲酒量大于50%主觀最大飲酒量時誤差隨飲酒量增大有所增加.
[Abstract]:In order to establish an accident tendency prediction model for drunk driving, the EEG and traffic accident propensity indexes of 18 drivers were measured after drinking different degrees of alcohol. The normalized 未 wave power gain and the EEG fuzzy entropy were calculated according to the long period and instantaneous complexity of the left frontal lobe EEG. In this paper, a hybrid Sigma-Pi fuzzy neural network is introduced to study the training method of network weights, and the prediction model between EEG characteristic parameters and accident propensity index is constructed. The experimental results show that the estimated value of the model is in good agreement with the actual value and has the characteristics of consistent increase and decrease, and the error is very small when the driver drinks less than 50% of the subjective maximum amount of alcohol. The error increases with the increase of alcohol consumption when the subjective maximum drinking amount is more than 50%.
【作者單位】： 廈門理工學(xué)院福建省客車先進(jìn)設(shè)計與制造重點實驗室;北京理工大學(xué)機(jī)械與車輛學(xué)院;天津工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61104225,61004114)
【分類號】：U491.31

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：2002750