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1.
危险感知能力对驾驶人的驾驶行为模式具有重要影响。为准确评估驾驶人的危险感知能力、提升危险感知水平判别的准确度,提出了基于模拟驾驶技术的危险感知能力影响分析方法和基于极端梯度提升树(XGBoost)算法的危险感知水平判别模型。通过设计3种常见交通冲突场景,采集模拟驾驶中驾驶人的多维度驾驶行为特征数据,并分析危险感知能力与驾驶行为的相关关系。通过模拟实验发现:驾驶人对行人的危险感知能力较弱,易发生碰撞事故;驾驶人在危险场景中的车速(p=0.01)、制动反应位置(p < 0.01)以及反应时间(p < 0.01)与危险感知水平之间存在显著负相关关系。在相关性分析的基础上,利用XGBoost算法识别能反映驾驶人危险感知能力的重要特征变量,并构建以制动反应位置、反应时间、车速、刹车深度,以及加速度为指标的驾驶人危险感知水平判别模型;通过与LightGBM、支持向量机(SVM),以及逻辑回归(LR)等算法分类预测性能的对比分析,评价危险感知模型的判别精度,结果表明:基于XGBoost算法的危险感知水平判别模型的判别准确率为84.8%、F1值为83.4%、AUC值为0.959,优于LightGBM(准确率为78.8%、F1值为76.7%、AUC值为0.924)、SVM(准确率为57.6%、F1值为42.2%、AUC值为0.859),以及LR算法(准确率为69.7%、F1值为65.5%、AUC值为0.836)。所提方法可为判别驾驶人危险感知能力及其对驾驶行为模式的影响提供可靠手段。 相似文献
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7.
曹乐乐张鹏高泽宇张跃文孙培廷 《中国舰船研究》2022,(6):103-110
[目的]船舶系统由多设备的复杂机构组成,各组件参数具有动态性和非线性的特点,所以故障诊断过程复杂。为提高诊断效率,提出一种动态特征融合方法。[方法]利用分形理论、动态理论及核主元分析(KPCA)法对系统状态数据进行重构、映射及筛选,得到主元特征数据矩阵,求得平方预测误差(SPE)及相应的控制限,构建出基于船舶柴油机进排气系统健康数据的离线监测模型,利用该模型对系统进行故障诊断分析。为验证模型的有效性,选取某船舶柴油机进排气系统的故障数据进行验证分析。[结果]结果表明,动态特征融合分析方法可有效实现对系统动态非线性状态数据的精确分析,实现对系统故障的高效分析和诊断。与KPCA及支持向量机(SVM)方法相比,所提方法具有更好的故障诊断性能。[结论]该方法可实现船舶柴油机进排气系统故障的检测和诊断,提升系统运行的可靠性和安全性。 相似文献
8.
[目的]为提高舰船动力设备的可靠性并降低维护成本,研究基于数字孪生的舰船动力系统智能运维技术及实现方法。[方法]首先,根据模块功能及结构体系需求,建立数字孪生特征的动力系统智能运维架构;然后,通过工况标杆库建立、控制参数智能寻优以及运行自优化,实现基于综合平稳度的智能控制技术;最后,根据基于知识、基于模型及基于大数据驱动的故障诊断方法,实现复杂系统综合故障诊断技术,形成以数字孪生为技术特征的动力系统智能运维体系。[结果]动力系统智能运维平台的应用案例验证了实现智能控制、故障诊断功能的可行性。[结论]研究成果可为舰船智能机舱的研究和设计提供参考。 相似文献
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