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驾驶人分心状态判别支持向量机模型优化算法
被引量：
11
1
作者
张辉
钱大琳
+2 位作者
邵春福
钱振伟
菅美英
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2018年第1期127-132,共6页
驾驶人分心状态判别是分心驾驶预警系统的重要基础.建立以径向基为核函数的驾驶人分心状态判别SVM模型,采用遗传算法(GA)优化SVM模型惩罚参数C和核函数参数g,并利用模拟驾驶器实验平台采集的驾驶绩效数据对模型进行验证.结果表明,采用GA...
驾驶人分心状态判别是分心驾驶预警系统的重要基础.建立以径向基为核函数的驾驶人分心状态判别SVM模型,采用遗传算法(GA)优化SVM模型惩罚参数C和核函数参数g,并利用模拟驾驶器实验平台采集的驾驶绩效数据对模型进行验证.结果表明,采用GASVM模型能够准确识别自由流和拥挤流场景下驾驶人分心状态,判别精度分别为94.5%和96.3%.与决策树C4.5和交叉验证(CV)-SVM对比表明,GA-SVM在准确率、精准率、召回率和F1值等模型性能方面均优于其他2种方法.本文建立的模型能够有效地判别驾驶人分心状态,可为驾驶人分心预警系统和分心控制策略提供依据.
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关键词
交通工程
分心状态判别
支持向量机
遗传算法
驾驶绩效
参数优化
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职称材料
题名
驾驶人分心状态判别支持向量机模型优化算法
被引量：
11
1
作者
张辉
钱大琳
邵春福
钱振伟
菅美英
机构
北京交通大学交通运输学院
清华大学土木系交通研究所
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2018年第1期127-132,共6页
基金
国家重点研发计划资助(2017YFC0804800)
国家自然科学基金(51678044
+1 种基金
91746201)
中央高校基本科研业务费(2017JBM307)~~
文摘
驾驶人分心状态判别是分心驾驶预警系统的重要基础.建立以径向基为核函数的驾驶人分心状态判别SVM模型,采用遗传算法(GA)优化SVM模型惩罚参数C和核函数参数g,并利用模拟驾驶器实验平台采集的驾驶绩效数据对模型进行验证.结果表明,采用GASVM模型能够准确识别自由流和拥挤流场景下驾驶人分心状态,判别精度分别为94.5%和96.3%.与决策树C4.5和交叉验证(CV)-SVM对比表明,GA-SVM在准确率、精准率、召回率和F1值等模型性能方面均优于其他2种方法.本文建立的模型能够有效地判别驾驶人分心状态,可为驾驶人分心预警系统和分心控制策略提供依据.
关键词
交通工程
分心状态判别
支持向量机
遗传算法
驾驶绩效
参数优化
Keywords
traffic engineering
driver distraction states identification
support vector machine model （SVM）
genetic algorithm （GA）
driving performance
parameter optimization
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
驾驶人分心状态判别支持向量机模型优化算法
张辉
钱大琳
邵春福
钱振伟
菅美英
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2018
11
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