基于车联网数据挖掘的营运车辆驾驶速度行为聚类研究

发布时间：2017-06-09 10:13

  本文关键词：基于车联网数据挖掘的营运车辆驾驶速度行为聚类研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为了充分利用交通运输企业积累的海量车联网数据,挖掘营运车辆驾驶行为特征的潜在规律.根据车联网数据属性提取涉及驾驶行为特征的参数,基于因子分析把8个驾驶行为特征参数化为少数几个蕴含明确驾驶行为信息的综合变量,以此为指标通过系统聚类,将选取的江苏范围内营运车辆驾驶行为特征进行聚类分析.结果表明,营运车辆驾驶行为特征可有效聚为变速行为、超速行为、减速行为、加速行为,其中变速驾驶行为程度较重的驾驶人其他3种驾驶行为程度也较大.这类驾驶人具有较高驾驶风险,交通运输企业需要对其重点监控.研究结果对我国营运车辆驾驶人的监管与培训具有一定参考作用.
【作者单位】： 武汉理工大学智能交通系统研究中心;武汉理工大学水路公路交通安全控制与装备教育部工程研究中心;武汉理工大学交通学院;
【关键词】： 交通工程 驾驶速度行为 数据挖掘 营运车辆 车联网 因子分析 聚类分析
【基金】：国家科技支撑计划项目(2014BAG01B03) 国家自然科学基金项目(51105286) 智能交通系统广西高校重点实验室开放基金项目(K201501) 车路协同与安全控制北京市重点实验室开放基金(KFJJ-201401) 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室开放基金(K201301)
【分类号】：U492.8;TN929.5;TP391.44
【正文快照】： 1引言驾驶行为与道路交通安全有着紧密联系[1].据中国公安部的道路交通事故统计显示,2013年违法驾驶造成的交通事故占有较大比例,如疲劳驾驶、酒后驾车、超速行驶等违法行为造成的交通事故占总数的88.93%,其中营运车辆因违法驾驶造成的事故比例及危害更大[2].规范驾驶人尤其是

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