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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
2.
针对参数特征复杂度高的铁路产品,提出了一种基于随机森林(RF)结合前向序列选择(SFS)算法的铁路产品检验检测数据关键影响因素识别方法,以辅助基于经验的识别方法。创新使用RF-SFS算法,将其应用于铁路隧道防水板检验检测数据关键影响因素的识别研究。根据多年铁路隧道防水板检测数据,建立RF模型,获得了影响铁路隧道防水板检测结果的特征关键性评分序列。随后,结合SFS方法得出关键性评分序列的阈值,将排名前6位的影响因素识别为关键特征,模型的预测能力达到99.98%。为验证关键特征识别方法的有效性,对比分析3种模型在使用不同特征子集时的预测能力。当仅选用关键特征时,3种模型的预测能力均达到最佳,加入冗余特征后模型的预测能力逐渐降低。 相似文献
3.
4.
5.
6.
将三维激光扫描技术与 BIM 技术集成应用于施工阶段已越来越广泛。 通过定向对排名前 80 的施工企业 (排名以 2015-2016 年收入为准) 进行问卷调查, 分析三维激光扫描与 BIM 集成应用在施工阶段的应用情况以及总结影响其实施的众多因素, 并得到三维激光扫描技术与 BIM 技术集成应用于构建复杂管线 BIM 几何模型存在影响项目实施成败的 8 个主要因素。 其次, 通过 29 家施工企业对 8 个主要影响因素进行评价并打分, 根据打分结果利用熵权法得到 8 个主要影响因素的权重。 最后, 依据 8 个主要影响因素的权重总排序以及将其划分为 4 个层级, 给出利用三维激光扫描技术构建复杂管线 BIM 几何模型的实施建议, 为施工企业提供有价值的参考依据。 相似文献
7.
合理确定城市轨道交通各专业设备系统的SIL(安全完整性等级)、避免刻意追求安全功能造成资源浪费是非常必要的.针对列车客室侧门、网络控制、空气制动等关键子系统发生故障可能会导致乘客碰撞、夹伤、摔伤甚至死亡的安全事故,对影响乘客安全的列车安全功能进行评估.从列车各关键子系统的安全功能角度出发,在介绍HAZOP(危险与可操作性分析)风险识别方法的基础上,阐述了SIL的划分及其评估方法.以南宁轨道交通4号线列车为例,将该SIL评估方法应用到实际的工程项目中,合理确定该车型各子系统的SIL. 相似文献
8.