激進型駕駛是影響道路交通安全的主要原因之一,檢測車輛行駛過程中的激進型駕駛行為已成為智能交通領域的研究熱點。在此背景下,論文基于行車大數(shù)據(jù),從車輛運行狀態(tài)的角度進行研究,提出了一種激進型駕駛行為檢測框架。該框架首先采用漢克矩陣構建窗口的方法和變點檢測算法提取行車狀態(tài)數(shù)據(jù)中潛在的激進型駕駛事件,然后使用回聲狀態(tài)網(wǎng)絡提取駕駛事件特征,最后構建兩層聚類模型對駕駛事件進行聚類,通過對聚類結果進行描述性統(tǒng)計分析,從而檢測出激進型駕駛行為。論文主要工作如下:（1）針對行車狀態(tài)數(shù)據(jù)在采集過程會受到各方面的因素影響,從而導致數(shù)據(jù)的質量出現(xiàn)各種問題,通過缺失值填充、重復值刪除、異常值處理等工作對數(shù)據(jù)進行預處理,篩選清洗了頻率異常、記錄重復的數(shù)據(jù)。然后對行車狀態(tài)數(shù)據(jù)進行變點檢測,為了考慮每個時間間隔內的序列樣本,提出一種采用漢克矩陣構建滑動時間窗口的方法,并使用基于RuLSIF的密度比變點檢測算法計算相鄰時間窗口的相異度,得到數(shù)據(jù)點的變化分數(shù),通過累計數(shù)據(jù)點同一時刻所有特征的變化總分數(shù),利用變點確定規(guī)則確認變點,進而提取具有潛在激進型駕駛行為的駕駛事件。（2）利用回聲狀態(tài)網(wǎng)絡（ESN）對具有潛在激進型駕駛... 

【文章來源】：長安大學陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

013-2017年交通事故各項統(tǒng)計

試驗邊界圖

部分數(shù)據(jù)展示

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3535574