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题名基于改进Apriori算法的不良驾驶行为关联分析
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作者
韩锐
于长海
丁庆国
石朋炜
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机构
东北林业大学土木与交通学院
哈尔滨华德学院汽车与建筑工程学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第14期50-56,共7页
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基金
黑龙江省重点研发计划项目:寒区道路交通系统低碳智能化与安全提升技术(JD22A014)。
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文摘
不良驾驶行为的复杂化趋势会对道路交通安全构成严重威胁。为挖掘不良驾驶行为的潜在规律,文章通过车载诊断系统(OBD)采集哈尔滨乘用车早晚高峰时段的行驶数据,利用Python数据处理平台识别超速、急变速、急转弯及快速变道共4种不良驾驶行为。基于行为数据集,提出一种改进的Apriori关联规则挖掘算法。引入粒子群优化(PSO)算法优化Apriori算法中的支持度与置信度两个重要参数,并使用哈希映射表提高Apriori算法的运行效率。实验结果表明,改进Apriori算法在两种数据集上的运行时间较传统Apriori算法分别提高8.26%、9.27%。关联结果显示,不良驾驶行为并非单独存在,其中急转弯、快速变道、急加速关联性最强,超速行为与急变速次之。该研究能够为驾驶风格量化分析提供参考,可应用于交通事故主动预警系统。
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关键词
驾驶安全
不良驾驶行为
数据挖掘
关联分析
改进Apriori算法
粒子群优化算法
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Keywords
driving safety
adverse driving behavior
data mining
association analysis
improved Apriori algorithm
particle swarm optimization
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分类号
TN919.5-34
[电子电信—通信与信息系统]
U471
[机械工程—车辆工程]
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