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基于動態(tài)人車環(huán)境辦同推演的汽車駕駛傾向性辨識 版權信息
- ISBN：9787030380715
- 條形碼：9787030380715 ; 978-7-03-038071-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
基于動態(tài)人車環(huán)境辦同推演的汽車駕駛傾向性辨識 本書特色
王曉原、張敬磊、Xuegang Ban編著的《基于動態(tài)人車環(huán)境協同推演的汽車駕駛傾向性辨識》共14章，主體內容分為三篇。第1章緒論，主要介紹了本書內容的研究背景；**篇(第2章～第5章)，主要介紹了汽車駕駛傾向性綜合評判方法：第二篇(第6章～第10章)，主要介紹了基于動態(tài)車路協同推演的汽車駕駛傾向性辨識模型及計算方法；第三篇(第11章～第14章)，主要介紹了基于人車環(huán)境動態(tài)數據協同推演的汽車駕駛傾向性特征提取及辨識。
基于動態(tài)人車環(huán)境辦同推演的汽車駕駛傾向性辨識 內容簡介
《基于動態(tài)人車環(huán)境協同推演的汽車駕駛傾向性辨識》是作者在駕駛員行為、意識及情感計算領域多年研究成果的系統總結。在全面總結國內外相關研究現狀及發(fā)展趨勢的基礎上，《基于動態(tài)人車環(huán)境協同推演的汽車駕駛傾向性辨識》著重介紹作者在這一領域的*新研究成果，主要包括：汽車駕駛傾向性綜合評判方法、基于動態(tài)車路協同推演的汽車駕駛傾向性辨識模型及計算方法、基于人車環(huán)境動態(tài)數據協同推演的汽車駕駛傾向性特征提取及辨識。
《基于動態(tài)人車環(huán)境協同推演的汽車駕駛傾向性辨識》可以為交通運輸工程、控制科學與工程、系統科學與工程、車輛工程及智能科學等多學科交叉領域從事駕駛員行為、意識及情感研究的相關專業(yè)技術人員提供參考，也可以作為相關專業(yè)的研究生和高年級本科生教材。《基于動態(tài)人車環(huán)境協同推演的汽車駕駛傾向性辨識》給出的大量參考文獻可供希望進一步深入了解《基于動態(tài)人車環(huán)境協同推演的汽車駕駛傾向性辨識》內容的讀者查閱。
基于動態(tài)人車環(huán)境辦同推演的汽車駕駛傾向性辨識 目錄
前言
1 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 國內外研究現狀分析
1.3 研究技術路線
1.4 現有研究存在的主要問題分析
1.5 研究目標及內容
參考文獻
**篇 汽車駕駛傾向性綜合評判方法
2 駕駛傾向性機理的研究
2.1 駕駛傾向性
2.2 駕駛傾向性的影響因素
2.3 駕駛傾向性的表現特征
2.4 駕駛傾向性的分類
2.5 駕駛傾向性的量化
2.6 本章小結
參考文獻
3 靜態(tài)駕駛傾向性心理測量問卷設計及調查數據分析
3.1 心理測量問卷
3.2 心理測量問卷設計重點
3.3 問卷設計
3.4 數據調查及分析
3.5 本章小結
參考文獻
4 不同駕駛傾向駕駛員的特征調查及分析
4.1 反應時間
4.2 速度估計能力
4.3 復雜反應判斷能力
4.4 換道頻率、加油頻率和制動頻率
4.5 本章小結
參考文獻
5 汽車駕駛傾向性判定方法的研究
5.1 基于模糊多層次綜合評判的汽車駕駛傾向性的判定方法
5.2 基于證據理論的汽車駕駛傾向性綜合評判方法
5.3 模糊評價與證據合成方法的比較
5.4 基于決策樹模型的汽車駕駛傾向性判定方法
5.5 本章小結
參考文獻
第二篇 基于動態(tài)車路協同推演的汽車駕駛傾向性辨識模型及計算方法
6 自由流狀態(tài)下駕駛傾向性特征提取
6.1 基于bp神經網絡的特征提取模型
6.2 基于bp神經網絡的駕駛傾向性特征提取
6.3 本章小結
參考文獻
7 自由流狀態(tài)下駕駛傾向性動態(tài)推演辨識模型
7.1 支持向量機識別理論
7.2 基于支持向量機的駕駛傾向性辨識模型的建立及標定
7.3 模型驗證
7.4 本章小結
參考文獻
8 跟馳狀態(tài)下駕駛傾向性特征提取
8.1 粗糙集理論
8.2 基于粗糙集的駕駛傾向性特征提取
8.3 本章小結
參考文獻
9 基于動態(tài)車路數據協同推演的汽車跟馳狀態(tài)駕駛傾向性辨識
9.1 汽車跟馳狀態(tài)駕駛傾向性辨識模型
9.2 駕駛傾向性識別模型的標定
9.3 駕駛傾向性識別模型驗證
9.4 本章小結
參考文獻
10 基于交通流微觀仿真實驗的駕駛傾向性驗證
10.1 基于車輛跟馳仿真實驗的駕駛傾向性驗證
10.2 基于車道變換仿真實驗的駕駛傾向性驗證
10.3 本章小結
參考文獻
第三篇 基于人車環(huán)境動態(tài)數據協同推演的汽車駕駛傾向性特征提取及辨識
11 基于車輛跟馳的汽車駕駛傾向性動態(tài)特征數據提取
11.1 基于離散粒子群的特征提取模型
11.2 基于車輛跟馳的汽車駕駛傾向性動態(tài)特征提取
11.3 本章小結
參考文獻
12 多車道環(huán)境下汽車駕駛傾向性特征提取方法
12.1 車輛編組復雜性分析
12.2 基于遺傳退火算法的特征提取模型
12.3 實驗設計
12.4 多車道環(huán)境下汽車駕駛傾向性動態(tài)特征提取
12.5 本章小結
參考文獻
13 適應多車道環(huán)境的汽車駕駛傾向性辨識方法
13.1 動態(tài)貝葉斯網絡
13.2 適應多車道環(huán)境的汽車駕駛傾向性辨識模型
13.3 辨識模型驗證
13.4 仿真驗證
13.5 本章小結
參考文獻
14 雙車道條件下汽車駕駛傾向性轉移機制
14.1 態(tài)勢復雜性分析
14.2 汽車駕駛傾向性演化規(guī)律解析
14.3 馬爾可夫過程
14.4 轉移機制準確性驗證
14.5 本章小結
參考文獻
附錄
附錄一 卡特爾16種人格因素問卷
附錄二 駕駛心理測試問卷及評分方法
附錄三 動態(tài)貝葉斯網絡辨識模型前期參數設置
附錄四 汽車駕駛傾向性演化的統計特征
1 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 國內外研究現狀分析
1.3 研究技術路線
1.4 現有研究存在的主要問題分析
1.5 研究目標及內容
參考文獻
**篇 汽車駕駛傾向性綜合評判方法
2 駕駛傾向性機理的研究
2.1 駕駛傾向性
2.2 駕駛傾向性的影響因素
2.3 駕駛傾向性的表現特征
2.4 駕駛傾向性的分類
2.5 駕駛傾向性的量化
2.6 本章小結
參考文獻
3 靜態(tài)駕駛傾向性心理測量問卷設計及調查數據分析
3.1 心理測量問卷
3.2 心理測量問卷設計重點
3.3 問卷設計
3.4 數據調查及分析
3.5 本章小結
參考文獻
4 不同駕駛傾向駕駛員的特征調查及分析
4.1 反應時間
4.2 速度估計能力
4.3 復雜反應判斷能力
4.4 換道頻率、加油頻率和制動頻率
4.5 本章小結
參考文獻
5 汽車駕駛傾向性判定方法的研究
5.1 基于模糊多層次綜合評判的汽車駕駛傾向性的判定方法
5.2 基于證據理論的汽車駕駛傾向性綜合評判方法
5.3 模糊評價與證據合成方法的比較
5.4 基于決策樹模型的汽車駕駛傾向性判定方法
5.5 本章小結
參考文獻
第二篇 基于動態(tài)車路協同推演的汽車駕駛傾向性辨識模型及計算方法
6 自由流狀態(tài)下駕駛傾向性特征提取
6.1 基于bp神經網絡的特征提取模型
6.2 基于bp神經網絡的駕駛傾向性特征提取
6.3 本章小結
參考文獻
7 自由流狀態(tài)下駕駛傾向性動態(tài)推演辨識模型
7.1 支持向量機識別理論
7.2 基于支持向量機的駕駛傾向性辨識模型的建立及標定
7.3 模型驗證
7.4 本章小結
參考文獻
8 跟馳狀態(tài)下駕駛傾向性特征提取
8.1 粗糙集理論
8.2 基于粗糙集的駕駛傾向性特征提取
8.3 本章小結
參考文獻
9 基于動態(tài)車路數據協同推演的汽車跟馳狀態(tài)駕駛傾向性辨識
9.1 汽車跟馳狀態(tài)駕駛傾向性辨識模型
9.2 駕駛傾向性識別模型的標定
9.3 駕駛傾向性識別模型驗證
9.4 本章小結
參考文獻
10 基于交通流微觀仿真實驗的駕駛傾向性驗證
10.1 基于車輛跟馳仿真實驗的駕駛傾向性驗證
10.2 基于車道變換仿真實驗的駕駛傾向性驗證
10.3 本章小結
參考文獻
第三篇 基于人車環(huán)境動態(tài)數據協同推演的汽車駕駛傾向性特征提取及辨識
11 基于車輛跟馳的汽車駕駛傾向性動態(tài)特征數據提取
11.1 基于離散粒子群的特征提取模型
11.2 基于車輛跟馳的汽車駕駛傾向性動態(tài)特征提取
11.3 本章小結
參考文獻
12 多車道環(huán)境下汽車駕駛傾向性特征提取方法
12.1 車輛編組復雜性分析
12.2 基于遺傳退火算法的特征提取模型
12.3 實驗設計
12.4 多車道環(huán)境下汽車駕駛傾向性動態(tài)特征提取
12.5 本章小結
參考文獻
13 適應多車道環(huán)境的汽車駕駛傾向性辨識方法
13.1 動態(tài)貝葉斯網絡
13.2 適應多車道環(huán)境的汽車駕駛傾向性辨識模型
13.3 辨識模型驗證
13.4 仿真驗證
13.5 本章小結
參考文獻
14 雙車道條件下汽車駕駛傾向性轉移機制
14.1 態(tài)勢復雜性分析
14.2 汽車駕駛傾向性演化規(guī)律解析
14.3 馬爾可夫過程
14.4 轉移機制準確性驗證
14.5 本章小結
參考文獻
附錄
附錄一 卡特爾16種人格因素問卷
附錄二 駕駛心理測試問卷及評分方法
附錄三 動態(tài)貝葉斯網絡辨識模型前期參數設置
附錄四 汽車駕駛傾向性演化的統計特征
展開全部
基于動態(tài)人車環(huán)境辦同推演的汽車駕駛傾向性辨識 作者簡介
張敬磊，碩士，講師。山東高密人。2003年畢業(yè)于山東理工大學交通與車輛工程學院交通工程專業(yè)，獲工學學士學位：2006年畢業(yè)于山東理工大學交通與車輛工程學院載運工具運用工程專業(yè)，獲工學碩士學位。主要從事運輸系統辨識、優(yōu)化及控制、交通系統規(guī)劃和智能運輸系統等領域的研究。 王曉原，博士，教授，山東菜州人。主要從事交通運輸與車輛工程領域復雜系統辨識、仿真、建模及優(yōu)化控制等方面的研究。主持國家自然科學基金、山東省自然科學基金、山東省社會科學基金和山東省重點學科（實驗室）優(yōu)秀骨干教師國際交流等課題各1項。其他各級各類課題40余項；參與承擔國家自然科學基金和省部級課題等多項。發(fā)表論文132篇（核心及以上83篇，SCI/EI檢索36篇），出版專著3部，獲得軟件著作權2項、專利3項。2011年獲山東省高等學校優(yōu)秀科研成果自然科學類三等獎和社會科學類二等獎（皆第一位）各1項，2012年獲山東省軟科學優(yōu)秀成果二等獎（第一位）。目前研究興趣是“人車環(huán)境協同智慧及控制”。 Xuegang（Jeff）Ban，博士，美國倫斯勒理工大學（RPI）土木工程與環(huán)境系助理教授，博士生導師。2005—2008年．在美國加州大學伯克利分校從事博士后研究。主要從事動態(tài)交通路網建模與仿真．城市交通建模與控制及智能交通系統等方面的研究。已發(fā)表國際交通期刊論文近30篇．國際會議論文近30篇。擔任《網絡與空間經濟學》（Netwo rks and SpatialEconomics）期刊副主編。是《智能交通系統》（Journal of Intelligent Transportation Systems）期刊編委會成員；是美國國家科學院國家研究委員會（National Research Council）交通研究委員會（Transportation Research Board）交通路網建模分析委員會成員，運籌與管理科學研究（INFORMS）交通科學與后勤（Transpo rtation Sclence＆Logistics Society）智能交通系統分委會主席。2011年獲美國國家自然科學基金委員會授予在教學和研究中部有杰出貢獻的青年教師的CAREER獎。2012年獲美國大學交通研究中心和美國道路與交通從業(yè)者聯合會共同頒發(fā)的青年教師獎。
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