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基于纯电动汽车高频数据的驾驶风格分类方法
文献摘要：
基于纯电动汽车的高频运行数据选取了15项与驾驶安全有关的特征参数;通过对各特征参数的统计分析,提出了多参数组合阈值边界线进行危险驾驶行为识别,然后对比分析了两种聚类算法和4种降维方法的效果,采用t分布随机邻域嵌入(t-SNE)和高斯混合模型(GMM)组合算法建立了驾驶风格分类模型,将驾驶风格分为3种类型.在此基础上,研究了不同驾驶风格对应的车辆运行特性.该分类模型能够有效反映驾驶员的驾驶习惯,为车队管理和道路安全提供可靠的评估依据.
文献关键词：
危险驾驶行为;驾驶风格;高斯混合模型;t分布随机邻域嵌入
中图分类号：
作者姓名：
纪少波;张珂;李伦;苏士斌;何绍清;冯远宏;张强
作者机构：
山东大学能源与动力工程学院,山东济南250061;青岛海信网络科技股份有限公司,山东青岛256000;中国汽车技术研究中心有限公司,天津300300
文献出处：
引用格式：
[1]纪少波;张珂;李伦;苏士斌;何绍清;冯远宏;张强-.基于纯电动汽车高频数据的驾驶风格分类方法)[J].同济大学学报（自然科学版）,2022(02):273-282
A类：
B类：
纯电动汽车,高频数据,驾驶风格分类,分类方法,运行数据,驾驶安全,多参数,数组,边界线,危险驾驶行为,驾驶行为识别,聚类算法,降维方法,分布随机邻域嵌入,SNE,高斯混合模型,GMM,组合算法,分类模型,运行特性,驾驶员,驾驶习惯,车队管理,道路安全
AB值：
0.319606
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