| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 课题来源 | 第12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-19页 |
| 1.3.1 驾驶适宜性理论研究 | 第12-14页 |
| 1.3.2 驾驶适宜性的影响因子 | 第14-15页 |
| 1.3.3 驾驶适宜性与驾驶行为关系研究 | 第15-18页 |
| 1.3.4 国内外研究评述 | 第18-19页 |
| 1.4 研究目的及意义 | 第19页 |
| 1.5 研究内容及路线 | 第19-23页 |
| 1.5.1 主要研究内容 | 第19-21页 |
| 1.5.2 主要技术路线 | 第21-23页 |
| 第二章 动、静驾驶适宜性测评方法 | 第23-31页 |
| 2.1 驾驶适宜性的分类 | 第23页 |
| 2.2 静态驾驶适宜性测评方法 | 第23-26页 |
| 2.3 动态驾驶适宜性测评方法 | 第26-29页 |
| 2.3.1 风险感知及决策过程 | 第26-27页 |
| 2.3.2 风险感知效用的定义 | 第27页 |
| 2.3.3 风险感知效用的量化 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 驾驶适宜性指标权重的确定与筛选 | 第31-43页 |
| 3.1 综合驾驶适宜性指标及其权重 | 第31-32页 |
| 3.2 基于熵值法-Matlab的驾驶适宜性指标权重确定过程 | 第32-34页 |
| 3.2.1 熵值法的基本原理 | 第32页 |
| 3.2.2 应用熵值法确定指标权重的步骤 | 第32-33页 |
| 3.2.3 Matlab编程实现 | 第33-34页 |
| 3.3 基于熵值法的动态驾驶适宜性指标的筛选 | 第34-42页 |
| 3.3.1 实验数据来源说明 | 第34-39页 |
| 3.3.2 动态风险情境的选定 | 第39-41页 |
| 3.3.3 基于熵值法的动态驾驶适宜性指标的筛选 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于综合驾驶适宜性的驾驶人风险感知特性模型的建立 | 第43-55页 |
| 4.1 主成分分析相关理论 | 第43-45页 |
| 4.1.1 主成分分析的基本原理 | 第43-44页 |
| 4.1.2 主成分分析的数学模型 | 第44页 |
| 4.1.3 主成分分析法的算法步骤 | 第44-45页 |
| 4.2 基于主成分分析将动、静综合驾驶适宜性指标进行融合 | 第45-52页 |
| 4.2.1 计算方差贡献率以及确定主成分个数 | 第46-47页 |
| 4.2.2 计算30名被试者在8个主成分上的得分 | 第47-52页 |
| 4.3 动、静综合驾驶适宜性风险感知特性模型的建立 | 第52-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 基于动、静综合驾驶适宜性的驾驶行为特性分析 | 第55-81页 |
| 5.1 驾驶人分类 | 第55-60页 |
| 5.1.1 聚类分析方法 | 第55-56页 |
| 5.1.2 动、静综合驾驶适宜性条件下的驾驶人分类 | 第56-60页 |
| 5.2 基于人口统计学变量的动、静综合驾驶适宜性的差异分析研究 | 第60-65页 |
| 5.2.1 不同年龄驾驶人的动、静综合驾驶适宜性的差异分析研究 | 第62-63页 |
| 5.2.2 不同性别驾驶人的动、静综合驾驶适宜性的差异分析研究 | 第63-64页 |
| 5.2.3 不同驾龄驾驶人的动、静综合驾驶适宜性的差异分析研究 | 第64-65页 |
| 5.3 不同分类动、静综合驾驶适宜性下的驾驶行为特征分析 | 第65-79页 |
| 5.3.1 不同类别驾驶人车辆操作行为的特征分析 | 第66-73页 |
| 5.3.2 不同类别驾驶人车辆行驶状态的特征分析 | 第73-79页 |
| 5.4 本章小结 | 第79-81页 |
| 第六章 结论与展望 | 第81-85页 |
| 6.1 主要工作与结论 | 第81-82页 |
| 6.2 创新点 | 第82-83页 |
| 6.3 展望 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-93页 |
| 附录A 发表的论文级科研工作 | 第93-94页 |
| 附录B 基于熵值法Matlab程序代码 | 第94-95页 |
| 附录C 30名被试动、静驾驶适宜性指标 | 第95-101页 |
| 附录D 基于主成分-聚类分析的SAS程序代码 | 第101-109页 |
