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国内刊号：11-2865/X
国际刊号：1003-3033
发布日期:
作者：秦雅琴, 李秋谷, 赵鹏燕, 宝发旺, 谢济铭
单位：昆明理工大学 交通工程学院,云南 昆明 650500
关键词：Adaboost SAMME算法,驾驶人,风险感知倾向,驾驶行为,驾驶模拟器
基金：国家自然科学基金资助(71861016)
为预防和减少道路交通事故,利用多分类Adaboost SAMME算法辨识不同驾驶人的风险感知倾向。首先基于交通冲突分析方法,量化56位驾驶人的风险感知效用值;然后通过KMRTDS驾驶模拟器获取驾驶人在6个风险驾驶情境中的行为表征参数;最后运用线性判别分析(LDA)、Adaboost SAMME算法逐步构建基于驾驶行为数据的驾驶人风险感知倾向分类预测模型,并采用 k折交叉验证法评估该模型的有效性。研究结果表明:所提模型预测准确率达92.9%,可以有效辨识不同驾驶人的风险感知水平,将驾驶人分为安全、激进、复合3种类型。
来源：2022年第4期
《中国安全科学学报》期刊编辑部
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