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重型工程车驾驶人驾驶绩效评估及影响因素关联挖掘
| 论文题名： | 重型工程车驾驶人驾驶绩效评估及影响因素关联挖掘 |
| 关键词： | 重型工程车;驾驶人;驾驶绩效;关联挖掘;视频数据 |
| 摘要： | 随着我国城市化进程的加快，包括混凝土搅拌运输车、运砂车、渣土车等在内的重型工程运输车辆，成为工地和资源场站之间物资运输的重要载体。重型工程车重心位置高、载货量大，驾驶行为难以监控，驾驶风险性较高。而驾驶绩效是衡量驾驶行为的重要指标，本文从安全性方面出发，对重型工程车驾驶人驾驶绩效进行评估，这有助于车辆管理，为驾驶车辆带来更安全、更经济的驾驶条件。因此，为了准确评估和分析重型工程车驾驶人的驾驶行为，本文以自然驾驶试验为基础，针对重型工程车驾驶人驾驶绩效评估及其影响因素开展研究，具体研究内容如下： 首先，开展面向重型工程车的自然驾驶试验，获取重型工程车驾驶人的车辆运动学数据以及车内外视频数据，并对采集数据中的无效值、缺失值和噪声等异常数据进行数据预处理，为后文的驾驶绩效理论研究打下基础。 其次，以车辆运动学数据为基础，建立了一套完整的重型工程车驾驶绩效评估体系。基于时间窗口划分驾驶片段，提取了驾驶行为统计指标；采用K-means聚类算法对不同道路类型下驾驶人的驾驶表现进行分类。根据驾驶表现分类结果，从驾驶波动性角度计算驾驶增益率和驾驶绩效得分，分析了同一驾驶人不同行程以及不同驾驶人之间的驾驶得分差异，建立了“分钟级-行程级-日级”多层级重型工程车辆驾驶人驾驶绩效的常态化评价机制。 最后，基于关联规则实现重型工程车驾驶人驾驶绩效的影响因素挖掘。从数据集中提取睡眠模式、道路条件、载重状态和时间特征等因素作为前项，以驾驶表现标签为后项，通过设定最小支持度和最小置信度搜索频繁项集，借助Apriori算法实现重型工程车驾驶人驾驶绩效的影响因素挖掘，并针对驾驶人管理和道路安全保障两个层面提出对策和建议。 综上，本文依次从自然驾驶试验开展、驾驶绩效评估体系建立、驾驶绩效影响因素挖掘等角度开展了重型工程车驾驶人驾驶绩效的系统性研究，相关研究成果可服务于重型工程车驾驶绩效安全管理、车辆保养、驾驶风险实时监控等方面，具有重要的实际应用价值。 |
| 作者： | 喻铃华 |
| 专业： | 交通运输工程;交通运输规划与管理 |
| 导师： | 陈淑燕;马永锋 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东南大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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