基于深度学习DBN算法的高速公路危险变道判别模型

发布时间：2019-10-03 01:08

【摘要】：针对危险变道过程影响交通安全这一问题,提出一种基于深度学习DBN(deep belief netw orks)算法与分类分析方法的新型危险变道量化判别模型,以解决现存车辆变道过程不可被量化分析及准确判别的问题.招募28名被试者,利用模拟器仿真平台开展实际场景下试验,获取详细的车辆行驶数据及驾驶环境数据作为训练的模型输入.采用SVM算法作为输出层的分类器,建立了DBN-SVM判别模型及基于样本下模型的一般训练方法.该模型的识别精度为93.78%,较朴素贝叶斯模型和BP-ANN神经网络分别提高20.11%和14.45%,并且调整参数后判别结果稳定.DBN-SVM模型可以根据驾驶员历史驾驶数据对即将发生的危险变道做出预测及判别,对驾驶员提出警告,从而减少交通事故的发生.此外,该研究为车联网环境下变道判别及警示的研究提供了理论支持.
【作者单位】： 武汉理工大学交通学院;内蒙古科技大学经管学院;东南大学交通学院;
【基金】：教育部社科青年基金资助项目(16YJCZH157) 国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2012CB725405) 内蒙古科技大学创新基金资助项目(2015QDL27)
【分类号】：TP18;U491

【相似文献】

相关期刊论文 前8条

1 李聪颖;朱彤;;机动车闯红灯判别模型及评价研究[J];中国安全科学学报;2011年02期

2 孙杰;陈岭;阮升升;陈根才;;基于心率的身体控制游戏生理状态模型[J];浙江大学学报(工学版);2011年02期

3 王卫东;贺玉龙;;基于二元Logistic回归的犹豫区判别模型研究[J];交通标准化;2009年23期

4 朱书红;高新技术企业发展前景判别模型及应用[J];机械研究与应用;2002年04期

5 王明俊;王萍;王玲;;基于数字结构的中长跑比赛自动计圈技术研究[J];科学技术与工程;2009年08期

6 董红召;陈炜烽;陈宁;郭明飞;;车路集成环境下车辆防撞预警安全状态判别模型的研究[J];汽车工程;2011年09期

7 林振波，连家创，，段振勇;板形判别模型的建立及试验验证[J];轻合金加工技术;1996年11期

8 ;[J];;年期

相关重要报纸文章 前1条

1 广发证券股份有限公司 何沛俐 章早立;立体空间下的全新财务危机远期预警模型[N];中国证券报;2003年

相关硕士学位论文 前5条

1 李东辉;基于微博结构的热点话题预测方法研究[D];中国地质大学(北京);2015年

2 邹涛;大型货车长期违法占道判别模型的研究[D];西南交通大学;2015年

3 俞牡丹;稀疏与低秩表征中的判别模型研究及其应用[D];浙江师范大学;2015年

4 贾聪;基于生成模型与判别模型的联合显著性检测[D];大连理工大学;2015年

5 张月;4水平Fisher判别模型在民营企业信用评级中的应用[D];吉林大学;2007年

本文编号：2545195