典型文献
基于NGSIM数据库的驾驶风格聚类研究
文献摘要：
驾驶风格用于表征驾驶人的行为特性,对发展自动驾驶技术、制定个性化的驾驶策略具有重要价值.文章基于美国NGSIM数据库中的车辆行驶状态数据,选取横向速度绝对值均值、横向速度绝对值标准差、纵向速度绝对值的标准差等九个统计量作为特征变量,利用主成分分析降维算法及K-means聚类算法对行驶数据进行驾驶风格分类研究.将驾驶风格分为保守型、一般型及激进型三个类别,数据分析表明,保守型驾驶人的横向速度均值、纵向加速度均值、横纵向冲击度均值等统计量均为三种类型中的最小值,而激进型驾驶人的对应统计量为三者中的最大值,一般型驾驶人居中,验证了本次聚类结果的合理性.
文献关键词：
数据处理;特征选择;驾驶风格聚类;NGSIM数据库
中图分类号：
作者姓名：
宋函锟
作者机构：
长安大学汽车学院,陕西 西安 710064
文献出处：
引用格式：
[1]宋函锟-.基于NGSIM数据库的驾驶风格聚类研究)[J].汽车实用技术,2022(24):40-45
A类：
B类：
NGSIM,驾驶风格聚类,聚类研究,驾驶人,人的行为,行为特性,自动驾驶技术,驾驶策略,略具,车辆行驶,行驶状态,状态数据,横向速度,九个,统计量,特征变量,降维算法,means,聚类算法,行驶数据,驾驶风格分类,分类研究,保守型,激进型,纵向加速度,纵向冲击,冲击度,三种类型,最小值,居中,特征选择
AB值：
0.383263
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