基于深度学习融合模型的驾驶行为安全评估

郑美容, 胡晶

延边大学学报(自然科学版) ›› 2024, Vol. 50 ›› Issue (04) : 63 -69.

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延边大学学报(自然科学版) ›› 2024, Vol. 50 ›› Issue (04) : 63 -69. DOI: 10.16379/j.cnki.issn.1004-4353.2024.04.015

基于深度学习融合模型的驾驶行为安全评估

    郑美容, 胡晶
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摘要

基于层次分析法(AHP)、K-means聚类和BP神经网络算法提出了一种驾驶行为安全评估方方法 .该方法在对采集的数据进行预处理之后,通过提取驾驶行为特征和利用AHP对其进行加权处理等对驾驶行为进行评分.在此基础上,利用K-means聚类算法,将驾驶行为划分为安全节能型、安全耗能型和激进耗能型等3类.研究利用BP神经网络算法对聚类结果进行学习,实现对驾驶行为的分类和安全性评估.实验结果表明:该方法可有效识别和评估驾驶员的驾驶行为,进而为驾驶员行为的安全管理提供参考.

关键词

机器学习 / 层次分析 / 驾驶行为评估 / K-means聚类 / BP神经网络 / 道路运输安全

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基于深度学习融合模型的驾驶行为安全评估[J]. 延边大学学报(自然科学版), 2024, 50(04): 63-69 DOI:10.16379/j.cnki.issn.1004-4353.2024.04.015

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