基于贝叶斯网络的车辆运行风险评估
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题背景 | 第8-9页 |
| 1.1.1 课题的来源 | 第8页 |
| 1.1.2 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.3 国内外文献综述的简析 | 第12-13页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第13页 |
| 1.5 技术路线 | 第13-15页 |
| 第2章 车辆运行风险实验研究 | 第15-24页 |
| 2.1 车辆运行风险 | 第15-18页 |
| 2.1.1 车辆运行状态 | 第15-16页 |
| 2.1.2 车辆时变过程 | 第16-17页 |
| 2.1.3 车辆运行风险分析 | 第17-18页 |
| 2.2 实验方案设计 | 第18-21页 |
| 2.2.1 驾驶实验设计 | 第18页 |
| 2.2.2 实验人员及场地 | 第18-20页 |
| 2.2.3 实验设备 | 第20-21页 |
| 2.3 数据采集与处理 | 第21-23页 |
| 2.3.1 主要采集信息指标 | 第21-22页 |
| 2.3.2 实验处理过程 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 车辆运行风险评估指标分析 | 第24-39页 |
| 3.1 车辆控制指标 | 第24-32页 |
| 3.1.1 车辆距离控制指标 | 第24-27页 |
| 3.1.2 加速度 | 第27-30页 |
| 3.1.3 方向盘转向熵 | 第30-32页 |
| 3.2 眼动指标 | 第32-38页 |
| 3.2.1 驾驶员视线转移时间 | 第33-35页 |
| 3.2.2 扫视行为指标 | 第35-36页 |
| 3.2.3 眨眼频率 | 第36-38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 车辆运行风险评估模型 | 第39-47页 |
| 4.1 贝叶斯网络学习推理步骤 | 第39-43页 |
| 4.1.1 贝叶斯网络结构学习 | 第40-41页 |
| 4.1.2 贝叶斯网络节点参数学习 | 第41-42页 |
| 4.1.3 贝叶斯网络推理形式 | 第42-43页 |
| 4.2 静态贝叶斯网络 | 第43-45页 |
| 4.2.1 风险要素识别 | 第43页 |
| 4.2.2 静态贝叶斯网络 | 第43-45页 |
| 4.3 动态贝叶斯网络 | 第45-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 车辆运行风险模型推理分析 | 第47-57页 |
| 5.1 模型推理 | 第47-50页 |
| 5.1.1 模型参数的建立 | 第47-48页 |
| 5.1.2 Netica软件模型推理 | 第48-49页 |
| 5.1.3 车辆运行风险等级划分 | 第49-50页 |
| 5.2 模型可行性分析 | 第50-54页 |
| 5.2.1 模型敏感度分析 | 第50-53页 |
| 5.2.2 后验概率推理 | 第53-54页 |
| 5.3 车辆运行风险模型有效性判定 | 第54-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
