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基于隐马尔可夫模型的驾驶员行为分析研究

摘要第5-6页
abstract第6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景和意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
    1.3 研究内容第13页
    1.4 论文组织结构第13-15页
第2章 隐马尔可夫模型和聚类技术第15-25页
    2.1 隐马尔可夫模型第15-21页
        2.1.1 随机系统第15-18页
        2.1.2 隐马尔可夫理论第18-21页
    2.2 常用聚类技术分析第21-23页
    2.3 本章小结第23-25页
第3章 驾驶员行为识别建模第25-33页
    3.1 驾驶员行为分析第25-27页
        3.1.1 驾驶员行为描述第25-27页
        3.1.2 驾驶操作与驾驶员意图第27页
    3.2 隐马尔可夫驾驶员行为建模第27-32页
        3.2.1 驾驶操作分类第28页
        3.2.2 驾驶员意图建模第28-32页
    3.3 本章小结第32-33页
第4章 多层驾驶员行为评价模型第33-49页
    4.1 急减速驾驶操作识别第34-41页
        4.1.1 速度和加速度分析第35-37页
        4.1.2 急减速DBSCAN聚类第37-41页
    4.2 驾驶员紧急避障意图第41-42页
    4.3 时空因素的驾驶场景分析第42-47页
        4.3.1 驾驶场景中的时空因素第42-43页
        4.3.2 驾驶场景k-means聚类第43-47页
    4.4 本章小结第47-49页
第5章 数据分析验证第49-57页
    5.1 原始数据分析第49-50页
    5.2 多层急减速行为评价分析第50-54页
    5.3 整体实验分析第54-55页
    5.4 本章小结第55-57页
结论第57-59页
参考文献第59-62页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第62-63页
致谢第63页

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