| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及课题来源 | 第9-11页 |
| 1.2 研究的意义 | 第11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.1 驾驶行为检测方式研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 驾驶行为建模研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 主要研究内容和章节安排 | 第13-15页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4.2 论文章节安排 | 第14-15页 |
| 本章小结 | 第15-17页 |
| 第二章 驾驶行为数据信息采集与分析 | 第17-27页 |
| 2.1 OBD设备终端介绍 | 第17-20页 |
| 2.1.1 OBD模块 | 第18-19页 |
| 2.1.2 三轴加速度计模块 | 第19-20页 |
| 2.2 原始数据获取 | 第20-22页 |
| 2.3 数据预处理 | 第22-26页 |
| 2.3.1 数据标准化 | 第22-23页 |
| 2.3.2 常规滤波算法 | 第23-24页 |
| 2.3.3 运动加速度的修正 | 第24-26页 |
| 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 异常驾驶行为识别 | 第27-45页 |
| 3.1 驾驶行为影响指标研究 | 第27页 |
| 3.2 异常驾驶行为识别算法 | 第27-39页 |
| 3.2.1 超速行为识别算法 | 第27-29页 |
| 3.2.2 急变速行为识别算法 | 第29-34页 |
| 3.2.3 急转弯行为识别算法 | 第34-35页 |
| 3.2.4 异常转速识别 | 第35-39页 |
| 3.3 异常驾驶行为识别结果分析 | 第39-44页 |
| 3.3.1 超速行为识别结果分析 | 第41-42页 |
| 3.3.2 急变速行为识别结果分析 | 第42-44页 |
| 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 驾驶倾向性识别 | 第45-55页 |
| 4.1 驾驶倾向的特征参数选取 | 第45-46页 |
| 4.2 基于K-MEANS聚类算法的驾驶倾向性分类 | 第46-48页 |
| 4.2.1 k-means聚类算法 | 第46页 |
| 4.2.2 驾驶倾向性分类仿真 | 第46-48页 |
| 4.3 基于BP神经网络的驾驶倾向性评估 | 第48-53页 |
| 4.3.1 BP神经网络算法及原理 | 第48-51页 |
| 4.3.2 基于BP神经网络的驾驶倾向性评估模型 | 第51-52页 |
| 4.3.3 驾驶倾向性评估结果仿真 | 第52-53页 |
| 本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 基于AEW-AHP的驾驶行为评分模型 | 第55-63页 |
| 5.1 AEW-AHP算法 | 第55-57页 |
| 5.2 驾驶行为评分指标选取及权值确定 | 第57-60页 |
| 5.2.1 驾驶行为评分指标选取 | 第57-58页 |
| 5.2.2 驾驶行为评分指标权值确定 | 第58-60页 |
| 5.3 驾驶行为评分模型构建 | 第60-61页 |
| 5.4 驾驶行为评分实例分析 | 第61-62页 |
| 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |