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危險駕駛行為機理解析

危險駕駛行為機理解析

出版社：同濟大學出版社出版時間：2023-12-01
開本： 其他 頁數： 276
本類榜單：工業技術銷量榜
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危險駕駛行為機理解析 版權信息

危險駕駛行為機理解析 內容簡介

本書研究建立在“人-車-路”全要素數據基礎上，深入剖析了危險駕駛行為的發生發展規律，從危險駕駛行為的定義、表征、意圖、先兆、識別、過程、致因、影響、預警及容錯等方面全方位介紹了作者在危險駕駛行為方面的研究成果。該成果彌補了既往有關危險駕駛行為研究定義簡單、指標單一化的模型缺陷，使研究結果魯棒性更高、結論針對性更強，為道路基礎設施建設、交通控制、行車干預等交通安全技術提供有效依據。本書可作為高等院校交通安全教學實驗與科研的參考書，也適合從事智慧交通或交通工程領域的工作者以及政府相關管理人員閱讀。

危險駕駛行為機理解析 目錄

序 前言 第1章 緒論 1.1 道路安全發展趨勢 1.1.1 國外交通安全研究發展 1.1.2 國內交通安全研究發展 1.2 道路安全中的駕駛行為特性 1.2.1 駕駛行為 1.2.2 駕駛行為分類特征選擇 1.2.3 駕駛風格 1.2.4 駕駛行為模型 1.2.5 危險駕駛行為與道路交通事故的關系 1.3 行為學 1.3.1 行為的概念 1.3.2 影響個體行為的主要因素 1.3.3 行為的特點 1.3.4 行為理論 1.4 危險駕駛行為機理 第2章 危險駕駛行為基本研究方法 2.1 數據驅動的危險駕駛行為內涵 2.1.1 危險駕駛行為定義 2.1.2 危險駕駛行為研究指標問題及內涵 2.2 危險駕駛行為理論 2.2.1 危險駕駛行為理論研究現狀 2.2.2 基于“動機-意圖-行為”框架的危險駕駛行為理論架構 2.2.3 廣義危險駕駛行為與典型危險駕駛行為 2.3 危險駕駛行為研究方法 2.3.1 駕駛行為數據采集 2.3.2 危險駕駛行為表征 2.3.3 危險駕駛行為識別 2.3.4 危險駕駛行為預測 2.3.5 危險駕駛行為致因分析 2.3.6 危險駕駛行為風險演化 2.3.7 危險駕駛行為預警研究 2.3.8 危險駕駛行為對交通流擾動影響研究 2.4 本章小結 第3章 危險駕駛行為實驗研究基礎數據及提取方法 3.1 基于自然駕駛研究實驗平臺的基礎數據 3.1.1 自然駕駛研究實驗 3.1.2 上海自然駕駛實驗數據 3.1.3 設備及數據結構 3.2 基于模擬器實驗平臺的基礎數據 3.2.1 個體駕駛模擬實驗平臺 3.2.2 多人駕駛模擬實驗平臺 3.3 道路全域高頻高精度車輛運行軌跡數據 3.3.1 同濟道路軌跡數據平臺 3.3.2 highD車輛軌跡數據庫 3.3.3 NGSIM微觀軌跡數據庫 3.4 車聯網數據 3.4.1 車聯網數據采集平臺構成 3.4.2 基于車聯網數據采集平臺的危險化學品車輛數據采集設備 3.5 微觀交通仿真實驗平臺數據 3.5.1 Aimsun仿真軟件簡介 3.5.2 Aimsun仿真API二次開發 3.5.3 Aimsun仿真SDK二次開發 3.6 本章小結 第4章 危險駕駛行為表征 4.1 危險駕駛行為表征數據庫構建 4.2 危險駕駛行為意圖提取 4.2.1 隱馬爾可夫模型 4.2.2 危險駕駛行為意圖結果分析 4.3 基于知識圖譜的廣義危險駕駛行為表征指標 4.3.1 知識圖譜定義 4.3.2 知識圖譜構建方法 4.3.3 危險駕駛行為知識圖譜表征方法 4.3.4 知識圖譜質量驗證 4.3.5 研究結論 4.4 本章小結 第5章 危險駕駛行為識別與判定 5.1 廣義危險駕駛行為識別與判定 5.1.1 危險駕駛行為替代性指標提取方法 5.1.2 危險駕駛行為特征因子提取 5.1.3 基于聚類的危險駕駛行為識別模型 5.1.4 危險駕駛行為識別有效性驗證 5.2 危險跟馳行為識別與判定 5.2.1 基于上海自然駕駛實驗數據庫的高快速路跟馳事件提取 5.2.2 基于蒙特卡洛仿真算法的跟馳行為安全風險量化指標 5.2.3 危險跟馳行為判定 5.3 危險換道行為識別與判定 5.3.1 基于highD車輛軌跡數據庫的高快速路換道事件提取 5.3.2 基于故障樹算法的換道行為安全風險量化指標 5.3.3 危險換道行為判定 5.4 本章小結 第6章 危險駕駛行為預測 6.1 廣義危險駕駛行為實時預測 6.1.1 廣義危險駕駛行為預測模型結構 6.1.2 基于駕駛意圖與多維時序特征的廣義異常駕駛行為預測 6.2 高快速路危險跟馳行為實時預測模型 6.2.1 構建基于滾動時窗算法的特征變量 6.2.2 危險跟馳行為實時預測算法 6.2.3 危險跟馳行為實時預測結果分析 6.2.4 危險跟馳行為實時預測關鍵特征分析 6.3 高快速路危險換道行為實時預測模型 6.3.1 基于長短時記憶模型的換道行為意圖識別模型 6.3.2 危險換道行為實時預測特征變量構建 6.3.3 危險換道行為實時預測樣本處理及模型 6.3.4 危險換道行為實時預測結果分析 6.3.5 危險換道行為實時預測關鍵特征分析 6.4 本章小結 第7章 危險駕駛行為致因分析 7.1 基于結構方程模型的廣義危險駕駛行為致因分析 7.1.1 結構方程模型 7.1.2 廣義危險駕駛行為致因分析模型結果與討論 7.2 基于病例對照條件Logit回歸模型的高快速路危險跟馳行為致因分析 7.2.1 病例對照條件Logit回歸模型 7.2.2 危險跟馳行為致因分析特征變量統計描述 7.2.3 危險跟馳行為致因分析特征變量相關性分析 7.2.4 危險跟馳行為致因分析模型結果與討論 7.3 基于隨機參數Probit回歸模型的高快速路危險換道行為致因分析 7.3.1 隨機參數Probit回歸模型 7.3.2 危險換道行為致因分析特征變量統計描述 7.3.3 危險換道行為致因分析特征變量相關性分析 7.3.4 危險換道行為致因分析模型結果與討論 7.4 本章小結 第8章 危險駕駛行為風險演化機理 8.1 高快速路危險跟馳行為風險演化 8.1.1 基于譜聚類算法的危險跟馳行為風險演化模式判別 8.1.2 危險跟馳行為風險演化模式致因分析特征變量統計描述 8.1.3 危險跟馳行為風險演化模式致因分析特征變量相關性分析 8.1.4 基于隨機參數多元Logit回歸模型的危險跟馳行為風險演化模式致因分析 8.1.5 案例分析 8.2 高快速路危險換道行為風險演化 8.2.1 危險換道行為對周邊車流運行風險影響范圍確定 8.2.3 危險換道行為風險演化預測 8.3 本章小結 第9章 危險駕駛行為預警 9.1 車道偏離預警 9.2 疲勞預警 9.3 追尾預警 9.4 基于LBS的事故致因與危險駕駛行為耦合預警模型 9.5 本章小結 第10章 危險駕駛行為狀態下的車流控制 10.1 容錯性車流狀態 10.1.1 容錯性車流定義 10.1.2 容錯性車流風險運行狀態評價指標 10.1.3 基于Aimsun的容錯性車流狀態識別模型 10.1.4 不同容錯性車流的仿真實驗 10.2 容錯性車流狀態風險識別與評價 10.2.1 基于K-Means聚類的車流運行風險等級劃分 10.2.2 基于BP神經網絡的容錯性車流狀態識別 10.2.3 容錯性車流狀態識別模型結果驗證分析 10.3 本章小結 參考文獻
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危險駕駛行為機理解析 作者簡介

王俊驊，男，1979年6月生，同濟大學交通運輸工程學院道路與機場工程系教授，博士生導師，同濟大學工學博士，澳大利亞紐卡斯爾大學工程系工程管理碩士，美國加州大學伯克利分校訪問學者，上海市浦江人才。主要研究方向：道路運營安全、道路應急管理、交通大數據應用。現任道路交通安全與環境工程研究中心秘書長，2017年獲上海市浦江人才，上海市公路學會安全與環境分會委員。

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