个人驾驶行为的评估与分析研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第10页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第11页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.5 本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 相关工作介绍 | 第14-23页 |
| 2.1 驾驶行为的研究进展 | 第14-15页 |
| 2.2 评估方法简介 | 第15-18页 |
| 2.2.1 常规综合评估方法 | 第15-16页 |
| 2.2.2 模糊综合评估方法 | 第16-18页 |
| 2.3 数据分析 | 第18-20页 |
| 2.3.1 回归分析 | 第19页 |
| 2.3.2 分类分析 | 第19-20页 |
| 2.3.3 聚类分析 | 第20页 |
| 2.3.4 关联规则 | 第20页 |
| 2.3.5 偏差分析 | 第20页 |
| 2.4 用户画像简介 | 第20-22页 |
| 2.4.1 标签体系的建立 | 第21页 |
| 2.4.2 用户画像构建流程 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 驾驶行为数据分析平台的设计 | 第23-33页 |
| 3.1 驾驶行为数据概述 | 第23-24页 |
| 3.2 数据分析系统的设计 | 第24-30页 |
| 3.2.1 系统总体设计 | 第24-25页 |
| 3.2.2 前端技术实现 | 第25-28页 |
| 3.2.3 后端技术实现 | 第28-30页 |
| 3.3 实验数据的选取与预处理 | 第30-32页 |
| 3.3.1 数据清理 | 第30页 |
| 3.3.2 数据变换 | 第30-31页 |
| 3.3.3 数据归约与集成 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于决策树C4.5算法的个人驾驶行为分析 | 第33-41页 |
| 4.1 决策树基本概念 | 第33页 |
| 4.2 C4.5算法及其应用 | 第33-37页 |
| 4.2.1 ID3算法 | 第33-34页 |
| 4.2.2 C4.5算法流程 | 第34-35页 |
| 4.2.3 C4.5算法在驾驶行为分析中的应用 | 第35-37页 |
| 4.3 决策树生成 | 第37-39页 |
| 4.3.1 构建决策树 | 第37-39页 |
| 4.3.2 模型评估 | 第39页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第39-40页 |
| 4.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 驾驶员用户画像构造与行为评估 | 第41-52页 |
| 5.1 驾驶员画像标签研究 | 第41-42页 |
| 5.2 驾驶员驾驶行为评估指标的确定 | 第42-45页 |
| 5.2.1 评估指标研究 | 第42-43页 |
| 5.2.2 评估指标权重的计算 | 第43-45页 |
| 5.3 驾驶行为评估方法 | 第45-48页 |
| 5.4 驾驶员画像建模 | 第48-51页 |
| 5.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 结论与展望 | 第52-53页 |
| 6.1 主要结论 | 第52页 |
| 6.2 研究展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 在学期间的研究成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
