本文關(guān)鍵詞：駕駛?cè)孙L(fēng)險感知特性與駕駛行為關(guān)系研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：國內(nèi)外的交通安全事故統(tǒng)計表明,人因是交通事故的主要因素。駕駛?cè)藢︼L(fēng)險的感知能力直接影響著行車安全,因此,對駕駛?cè)孙L(fēng)險感知特性的研究具有重要的理論和現(xiàn)實意義。本課題以駕駛?cè)孙L(fēng)險感知效用為切入點,應(yīng)用KMRTDS駕駛模擬系統(tǒng)平臺,研究駕駛?cè)孙L(fēng)險感知特性與駕駛行為的關(guān)系�；隈{駛?cè)孙L(fēng)險感知特性實驗數(shù)據(jù),聚類分析出被試的風(fēng)險感知類型,分析風(fēng)險感知效用與駕駛行為參數(shù)之間的相關(guān)性,建立駕駛行為特性因子對駕駛?cè)孙L(fēng)險感知分類預(yù)測模型。具體內(nèi)容如下：招募61名駕駛?cè)俗鳛楸辉噮⒓语L(fēng)險感知特性的測試實驗,駕駛模擬系統(tǒng)實時記錄被試的駕駛行為數(shù)據(jù)和車輛運行狀態(tài)數(shù)據(jù)；基于交通沖突分析理論和風(fēng)險感知效用,計算被試的風(fēng)險感知效用值,采用聚類分析方法將被試駕駛?cè)朔譃?種風(fēng)險感知類型；從車輛運行狀態(tài)數(shù)據(jù)中提取7個駕駛行為表征指標(biāo)和28個參數(shù),定性分析風(fēng)險感知效用與各參數(shù)的趨勢變化；通過相關(guān)性分析,得到縱向速度均值、縱向速度最大值等12個參數(shù)與風(fēng)險感知效用具有顯著相關(guān)性；同時,針對參數(shù)共線性所引發(fā)的信息重疊問題,運用主成分分析剔除共同度較低的參數(shù),最終得到5個有效表征駕駛行為特性的獨立因子�；贐P人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,構(gòu)建5個駕駛行為特性因子作為輸入的駕駛?cè)孙L(fēng)險感知類型預(yù)測模型。模型表明駕駛?cè)说目v向車速是表征駕駛?cè)祟愋偷闹匾笜?biāo)；車輛的縱向較側(cè)向運動特征而言,更能表征駕駛?cè)说娘L(fēng)險感知特性。模型結(jié)論與實際基本吻合,本課題的研究成果為駕駛?cè)孙L(fēng)險感知特性研究的提供了理論依據(jù)和方法借鑒。
【關(guān)鍵詞】：風(fēng)險感知效用 駕駛行為表征指標(biāo) 聚類分析 相關(guān)性分析 主成分分析 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U491.25
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 緒論11-21
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及述評12-17
• 1.2.1 風(fēng)險感知研究狀況及進展12-14
• 1.2.2 風(fēng)險駕駛行為研究狀況及進展14-15
• 1.2.3 風(fēng)險感知與駕駛行為的關(guān)系研究15-16
• 1.2.4 風(fēng)險感知與駕駛行為的研究方法16-17
• 1.2.5 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀述評17
• 1.3 研究內(nèi)容及技術(shù)路線17-21
• 1.3.1 研究內(nèi)容17-19
• 1.3.2 技術(shù)路線19-21
• 第二章 駕駛?cè)孙L(fēng)險感知相關(guān)基礎(chǔ)理論分析21-29
• 2.1 風(fēng)險感知及決策過程21-22
• 2.1.1 風(fēng)險和風(fēng)險感知21-22
• 2.1.2 風(fēng)險感知過程22
• 2.2 風(fēng)險感知影響因素分析22-24
• 2.3 駕駛?cè)孙L(fēng)險感知效用24-26
• 2.3.1 效用的概念24-25
• 2.3.2 駕駛?cè)孙L(fēng)險感知效用的定義25
• 2.3.3 風(fēng)險感知效用的量化方法25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-29
• 第三章 風(fēng)險駕駛行為分類及表征指標(biāo)分析29-37
• 3.1 風(fēng)險駕駛行為分類及影響因素29-33
• 3.1.1 風(fēng)險駕駛行為的定義29
• 3.1.2 風(fēng)險駕駛行為的分類29-30
• 3.1.3 風(fēng)險駕駛行為的影響因素30-33
• 3.2 駕駛行為信息采集方法33-35
• 3.2.1 駕駛行為信息分類33
• 3.2.2 駕駛行為信息采集項分析33-35
• 3.3 風(fēng)險駕駛行為表征指標(biāo)選取35-36
• 3.3.1 縱向行為表征指標(biāo)35-36
• 3.3.2 側(cè)向行為表征指標(biāo)36
• 3.4 本章小結(jié)36-37
• 第四章 駕駛?cè)孙L(fēng)險感知特性實驗設(shè)計37-45
• 4.1 實驗內(nèi)容37-38
• 4.1.1 實驗?zāi)康?/span>37
• 4.1.2 實驗假設(shè)37
• 4.1.3 實驗對象37-38
• 4.1.4 實驗方法38
• 4.2 實驗設(shè)備和器材38-40
• 4.3 實驗設(shè)計40-43
• 4.3.1 實驗場景設(shè)計40
• 4.3.2 風(fēng)險情境設(shè)計40-41
• 4.3.3 調(diào)查問卷設(shè)計41-42
• 4.3.4 實驗流程42-43
• 4.4 實驗數(shù)據(jù)處理43-44
• 4.4.1 主觀問卷數(shù)據(jù)整理43-44
• 4.4.2 駕駛模擬器數(shù)據(jù)預(yù)處理44
• 4.5 本章小結(jié)44-45
• 第五章 駕駛?cè)孙L(fēng)險感知特性與駕駛行為關(guān)系模型研究45-77
• 5.1 駕駛?cè)孙L(fēng)險感知類別分類45-61
• 5.1.1 駕駛?cè)孙L(fēng)險感知效用值的計算45-56
• 5.1.2 駕駛?cè)孙L(fēng)險感知類別的聚類分析56-59
• 5.1.3 基于聚類分析的駕駛?cè)孙L(fēng)險感知分類59-61
• 5.2 駕駛?cè)孙L(fēng)險感知效用與駕駛行為的關(guān)系分析61-64
• 5.2.1 駕駛行為特性指標(biāo)統(tǒng)計量61
• 5.2.2 駕駛行為特性與風(fēng)險感知效用61-63
• 5.2.3 駕駛行為特性與風(fēng)險感知效用的相關(guān)性分析63-64
• 5.3 駕駛行為特性因子研究64-69
• 5.3.1 主成分分析原理64-65
• 5.3.2 駕駛行為特性主因子析取65-68
• 5.3.3 駕駛行為特性的因子分析68-69
• 5.4 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的駕駛?cè)孙L(fēng)險感知分類模型建立69-74
• 5.4.1 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理69-71
• 5.4.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的駕駛?cè)孙L(fēng)險感知分類模型構(gòu)建71-74
• 5.4.3 改進前后的模型差異性分析及總結(jié)74
• 5.5 本章小結(jié)74-77
• 第六章 總結(jié)及展望77-79
• 6.1 主要工作和結(jié)論77-78
• 6.2 論文的創(chuàng)新點78
• 6.3 研究展望78-79
• 致謝79-81
• 參考文獻81-85
• 附錄A 發(fā)表的論文及科研工作85-87
• 附錄B 被試信息表87-91
• 附錄C 風(fēng)險情境示意圖91-95
• 附錄D 駕駛?cè)孙L(fēng)險感知特性實驗主觀評價問卷95-96

【相似文獻】

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