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基于贝叶斯网络的驾驶疲劳影响因素研究
| 论文题名： | 基于贝叶斯网络的驾驶疲劳影响因素研究 |
| 关键词： | 驾驶疲劳;解释结构模型;贝叶斯网络 |
| 摘要： | 随着国内汽车保有量持续上升，驾驶员数量不断增加，交通事故数量也在明显增多，而驾驶疲劳是造成交通事故发生的重要原因。目前国内外关于驾驶疲劳影响因素的研究多集中于单一因素对疲劳的影响，没有深入考虑驾驶行为中多因素复杂系统对驾驶员个体的共同作用，因此本文从“人”-“车”-“道路”-“环境”组成的复杂系统出发，基于解释结构模型与贝叶斯网络探寻驾驶疲劳的影响因素及因素间的作用关系，提出相应的对策建议，对保障驾驶安全具有重要意义。 首先，为了更好的对驾驶疲劳影响因素进行提炼分析，本文基于文献统计和数据挖掘法对有关驾驶疲劳影响因素的中英文文献进行检索分析，依据驾驶疲劳领域的研究进展、研究前沿及关键词频率识别驾驶疲劳的主要影响因素，并按照人、车、道路、环境对影响因素进行初步分类。其次，针对筛选的13个驾驶疲劳影响因素进行因果分析并结合专家知识构建邻接矩阵，通过Python软件对邻接矩阵进行转置处理，厘清因素间的作用关系，建立解释结构模型。最后，将已建立的影响因素结构关系与贝叶斯网络结合，对贝叶斯网络结构进行参数学习与结构学习，构建驾驶疲劳的贝叶斯网络模型，应用GeNIe2.3软件对该模型进行诊断推理、单因素预测推理及敏感性分析，结合实际情况提出了预防和改善驾驶疲劳的对策建议，为预防和减少驾驶疲劳发生提供了思路。 |
| 作者： | 马如亿 |
| 专业： | 工业工程与管理 |
| 导师： | 石娟;许志新 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 天津理工大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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