驾驶人行为习惯很大程度上影响了车辆的油耗及尾气排放.厘清不良驾驶行为(如怠速和急加减速等)与车辆碳排放的关系,对城市碳减排具有重要意义.基于广泛高精度的轨迹数据,结合车辆比功率(vehicle specific power,VSP)法计算不同尺度的碳...驾驶人行为习惯很大程度上影响了车辆的油耗及尾气排放.厘清不良驾驶行为(如怠速和急加减速等)与车辆碳排放的关系,对城市碳减排具有重要意义.基于广泛高精度的轨迹数据,结合车辆比功率(vehicle specific power,VSP)法计算不同尺度的碳排放特征,构建驾驶行为特征集;分析车辆碳排放分布,利用t-分布随机邻域嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)算法进行特征约简,并基于k-medoids算法进行聚类分析,捕捉高碳排放驾驶行为的共性;利用最大信息系数(maximal information coefficient,MIC)算法分析不同优先级车辆驾驶行为对碳排放的影响.结果表明,聚类分析将车辆划分为怠速型、普通型及急变速型3类,对应占比分别为28.8%、44.9%及26.3%,碳排放与道路优先级存在明显相关性,主次路车辆碳排放分布差异显著.高优先级车辆碳排放与车辆加速类特征相关性强,对于低优先级车辆,航向角变化值、怠速比例、最小车速与车辆碳排放相关性强.通过识别碳排放高的驾驶行为,提出针对性减少车辆动态运行状态下碳排放的措施,有利于完善城市碳减排体系建设.展开更多
为满足人机系统概率风险评估的需要,提出一种人为差错概率量化方法。分析技能、规则和知识为基础(skill,rule and knowledge-based,SRK)框架和行为模式的确定方法Hanaman决策树法,指出在确定行为模式的过程中考虑行为模式影响因素的不...为满足人机系统概率风险评估的需要,提出一种人为差错概率量化方法。分析技能、规则和知识为基础(skill,rule and knowledge-based,SRK)框架和行为模式的确定方法Hanaman决策树法,指出在确定行为模式的过程中考虑行为模式影响因素的不确定性是必要的;使用模糊逻辑方法处理行为模式各个影响因素的不确定性,根据Hanaman决策树构建模糊推理规则,利用系统人为行为可靠性程序(systematic human action reliability procedure,SHARP)方法所提供的人为差错概率区间确定人为差错概率的隶属度函数。结果表明:该方法考虑了任务场景的不确定性,可以得到人为差错概率的精确值,满足人机系统概率风险评估的需要。展开更多
文摘驾驶人行为习惯很大程度上影响了车辆的油耗及尾气排放.厘清不良驾驶行为(如怠速和急加减速等)与车辆碳排放的关系,对城市碳减排具有重要意义.基于广泛高精度的轨迹数据,结合车辆比功率(vehicle specific power,VSP)法计算不同尺度的碳排放特征,构建驾驶行为特征集;分析车辆碳排放分布,利用t-分布随机邻域嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)算法进行特征约简,并基于k-medoids算法进行聚类分析,捕捉高碳排放驾驶行为的共性;利用最大信息系数(maximal information coefficient,MIC)算法分析不同优先级车辆驾驶行为对碳排放的影响.结果表明,聚类分析将车辆划分为怠速型、普通型及急变速型3类,对应占比分别为28.8%、44.9%及26.3%,碳排放与道路优先级存在明显相关性,主次路车辆碳排放分布差异显著.高优先级车辆碳排放与车辆加速类特征相关性强,对于低优先级车辆,航向角变化值、怠速比例、最小车速与车辆碳排放相关性强.通过识别碳排放高的驾驶行为,提出针对性减少车辆动态运行状态下碳排放的措施,有利于完善城市碳减排体系建设.
文摘为满足人机系统概率风险评估的需要,提出一种人为差错概率量化方法。分析技能、规则和知识为基础(skill,rule and knowledge-based,SRK)框架和行为模式的确定方法Hanaman决策树法,指出在确定行为模式的过程中考虑行为模式影响因素的不确定性是必要的;使用模糊逻辑方法处理行为模式各个影响因素的不确定性,根据Hanaman决策树构建模糊推理规则,利用系统人为行为可靠性程序(systematic human action reliability procedure,SHARP)方法所提供的人为差错概率区间确定人为差错概率的隶属度函数。结果表明:该方法考虑了任务场景的不确定性,可以得到人为差错概率的精确值,满足人机系统概率风险评估的需要。
