基于反向传播神经网络的驾驶人人际与情绪危险性模型

发布时间：2017-12-28 00:24

本文关键词：基于反向传播神经网络的驾驶人人际与情绪危险性模型　出处：《公路交通科技》2015年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为评价和研究驾驶人的人际关系质量对安全驾驶的影响,利用情绪状态可测定的特性,采用反向传播(BP)人工神经网络工具,建立人际-情绪危险性网络模型,并利用530个情绪与人际关系的有效样本作为建模样本占总样本量的80.7%,127个样本作为测试样本,反复对模型进行学习和训练,分别取得了建模样本68.3%的正确率,测试样本70.1%的正确率。研究结果表明:利用BP神经网络建立的人际与情绪危险性模型,在系统关系不明确的状态下仍能达到较为理想的评价结果,可以作为驾驶人尤其是职业驾驶人安全管理和自我检测的有效手段。
[Abstract]:In order to evaluate the impact and research the driver's interpersonal quality of safe driving, using the characteristic of emotional state can be determined by using back-propagation (BP) artificial neural network tools, establish interpersonal emotional risk network model, and the use of 530 effective samples of emotions and relationships as modeling samples accounted for the total sample size of 80.7% and 127 samples as test samples, repeated learning and training of the model, obtained the correct rate of modeling sample 68.3%, the correct rate of test sample 70.1%. The research results show that the interpersonal and emotional risk model based on BP neural network can still achieve ideal results when the system relationship is not clear. It can be used as an effective means for safety management and self detection of drivers, especially professional drivers.
【作者单位】：长安大学汽车学院;山东交通学院交通与物流工程学院;山东省高速路桥养护有限公司;济南市交通运输局;
【基金】：山东交通学院科研基金项目(Z201313)
【分类号】：U491.25
【正文快照】： 0引言情绪状态是人在某种事件或情境影响下,在一定的时间里表现出的情绪[1]。驾驶人在驾驶过程前或驾驶过程中,由于自身的主、客观因素的改变,引起驾驶人情绪变化,对安全驾驶起着重要的影响作用。积极的情绪有利于驾驶安全,消极的情绪对安全驾驶有抑制作用,消极情绪影响驾驶人

【参考文献】