多元线性回归的轿车产量预测模型研究

1 多元线性回归模型的原理 在市场调查和预测中,经济现象与经营要素之间客观存在着各种各样的有机联系,多元线性回归就是利用历史资料,建立多元线性回归模型,用来研究某一因变量与两个或两个以上自变量之间的相互关系的理论和方法。从理论上讲,多元线性回归预测技术已是一种成熟的定量化分析方法。     

酒精摄入对驾驶人驾驶能力的影响分析

饮酒后驾驶人的驾驶能力会由于酒精作用而发生变化,从而对交通安全造成影响.将驾驶人的驾驶能力分为感知能力、判断能力和操作能力,并对不同酒精摄入量条件下驾驶人深度知觉和速度知觉等感知能力指标、选择反应时间和注意分配能力等判断能力指标、光反应正确操作次数和动作判断误操作次数等操作能力指标进行测定,建立各种驾驶能力指标与驾驶人体内酒精含量之间的回归模型,并分析酒精作用对驾驶人驾驶能力的影响持续时间,揭示酒精作用下驾驶人驾驶能力的变化规律.      

考虑道路平曲线设计的驾驶疲劳对车道保持能力影响研究

不同的道路平面线形几何设计对于驾驶人车道保持能力的需求是有差异的,驾驶人受疲劳程度影响也会呈现车道保持能力下降的趋势,当前的研究未综合考虑以上2个因素:线形和疲劳程度对驾驶横向表现的交互影响.邀请41位被试者分别开展550 km的实车实验,获取车辆位置信息GPS以匹配道路线形类型,基于问卷调查方法获取驾驶过程疲劳等级.分析不同疲劳程度、不同平面线形类型以及弯道半径条件下的车道偏离标准差参数,构建了多元线性回归模型.数据分析结果表明,相同疲劳程度下驾驶人在圆曲线段驾驶的偏离值要超过直线段以及缓和曲线段;当弯道半径超过5 500 m时,曲线段弯道半径越大,车道偏离差值越高.同时,考虑了线形影响的多元线性回归模型对疲劳程度的预测精度要高于未考虑线形因素的模型,进一步说明在针对驾驶疲劳行为表现开展研究时,有必要对道路设计参数加以考虑以提高疲劳辨识精度.      

基于SVR模型的灌注桩价格估算研究

采用基于结构风险最小化思想的支持向量回归(SVR)模型预测了灌注桩的中标价格.在分析灌注桩的成本动因的基础上,通过历史项目清单预算确定了17个回归自变量,根据历史项目中标价格(因变量)和成本动因(自变量)来估算当前项目价格.利用该模型对福建省某高速公路灌注桩进了行价格估算,并与基于定额的清单预算价格以及多元线性回归估算价格进行了对比.结果表明:估算结果相对于其他两种方法明显接近实际中标价格,采用SVR模型可以大大提高估算的准确性,有效控制造价,提升公路工程造价管理水平.     

驾驶人心理因素对其风险驾驶行为的影响

探讨驾驶人内源性心理因素(人格、认知胶情绪)及外源性心理因素(压力与职业倦怠)对其风险驾驶行为的影响,以为促进驾驶员安全驾驶行为干预提供实证依据。本研究对214例驾驶人进行问卷调查。调查内容包括研究对象一般信息,研究对象的冲动性人格,愤怒认知、焦虑抑郁情绪及压力和职业倦怠等心理学变量对驾驶人风险驾驶行为的影响。研究结果表明,研究对象冲动性人格,愤怒认知,抑郁、焦虑情绪及压力和职业倦怠等变量均与风险驾驶行为呈显著正相关,其中运动冲动人格,躯体攻击想法,焦虑,压力及职业倦怠为等因素可显著预测驾驶人风险驾驶行为。驾驶人培训与交通安全教育应包括提升驾驶员对自我与驾驶行为相关性的认知,并加强认知行为干预。     

基于驾驶模拟器的性别对信控铁路道口抵近行为的影响研究

为了分析不同性别驾驶人抵近信号灯控制铁路道口的驾驶行为特性,设计了5个具有不同红灯触发时距的信号灯控制铁路道口的虚拟场景,并进行了驾驶模拟试验,采集24名男性驾驶人和20名女性驾驶人抵近道口的微观驾驶行为数据。基于时空特性将抵近行为划分为月白灯期间、红灯进入时刻、红灯期间3个阶段,利用混合线性模型和二元Logistics线性回归模型对比分析了2组驾驶人抵近道口的制动行为、加速行为和闯红灯行为特性,并探索性别与信号灯控制铁路道口抵近行为的相关关系。结果表明：男性驾驶人更倾向于在月白灯期间提前制动,其提前制动率是女性驾驶人的1.57倍;男性驾驶人在红灯进入时刻和红灯期间的车辆操控行为特性与女性驾驶人无显著性差异;男性驾驶人的总体违法率是女性驾驶人的1.5倍,尤其在红灯触发时距较大（4~6 s）时,女性驾驶人几乎无人违法,而男性驾驶人在3个场景下的违法率仍然达到25.0%、12.5%和16.7%;男性驾驶人闯红灯的严重性更高,驾驶风格更加冒险激进;另外,驾驶人闯红灯行为还受红灯进入时刻位置、制动时刻位置和加速时刻位置显著影响,说明驾驶人在走停决策的制定上更依赖于物理空间位置,与车辆运行速度和驾驶人反应能力无关。研究结果可应用于铁路道口安全管理与防护对策设计。     

驾驶人应激反应能力评估方法

为评估和改善驾驶人应激反应能力,提升行车安全,为职业驾驶人的筛选提供理论依据,分析了驾驶人应激响应行为,创新性地提出了评估驾驶人应激操作行为的操作得分指标,并以制动减速安全距离模型为理论依据,结合驾驶人操作行为数据和车辆运动数据建立了驾驶人应激反应能力评估算法,将驾驶人的应激反应能力分成4个等级.为验证评估算法的可行性,借助应激处置绩效得分,以驾驶模拟器为平台,培训驾驶人应激反应能力,通过对被试的操作得分与应激处置绩效进行回归分析发现,操作得分与应激处置绩效具有显著的线性关系,且驾驶人制动反应时间符合以往学者的研究结论,由此验证了评估算法的可行性和有效性.      

基于多源数据的单调道路环境与驾驶疲劳关系模型

为了研究单调道路环境对驾驶疲劳的影响,采用眼动仪、脑电仪等仪器设备在G109格尔木-西藏沿线开展实车驾驶试验,获取19名被试驾驶过程中的生理和驾驶行为等多源数据以及驾驶疲劳主观KSS量表,分析不同时间窗下各特征参数随疲劳程度的变化规律。采用不同海拔对应的植被等级作为单调道路环境的量化指标,将驾驶疲劳程度划分为清醒、轻度疲劳、重度疲劳3个等级,根据皮尔逊相关性和自变量共线性检验结果,选取脑电（α+θ）/β、平均眨眼持续时间、血氧含量和植被等级为自变量,驾驶人疲劳程度为因变量,建立基于有序多分类Logistic的单调道路环境与驾驶疲劳的关系模型,并分析单调环境下驾驶疲劳生成机理。研究结果表明：在高海拔单调道路环境下,短时驾驶疲劳主要与环境单调程度有关,驾驶时间并不是引起短时驾驶疲劳的主要因素;脑电α/β和心率与驾驶疲劳程度无显著相关性,脑电（α+θ）/β、平均眨眼时间与疲劳程度呈正相关,血氧含量与疲劳程度呈负相关。当植被覆盖率从较稀疏变为稀疏时,驾驶人警觉性较高,疲劳程度增加5.9%;随着植被覆盖率下降至非常稀疏状态,驾驶人会出现克服自身疲劳的情况,疲劳程度增加5.8%;当环境单调性进一步加剧,植被覆盖率降低至严重稀疏状态时,驾驶人疲劳程度明显增加,进入重度疲劳状态。研究成果可为单调道路环境下驾驶疲劳的预防奠定理论基础。     

驾驶模拟环境中激进驾驶行为的影响因素分析

为了分析驾驶人在驾驶模拟试验过程中出现的相对实际驾驶的激进驾驶行为的影响因素,采用计划行为理论构建心理认知模型。基于计划行为理论设计问卷调查私家车驾驶人对"在驾驶模拟过程中激进驾驶"行为的信念、态度、主观规范、行为感知控制、意向与行为。采用结构方程模型得到观察变量与基本构念以及基本构念内部的相关关系,并最终分析得到影响驾驶人激进驾驶行为的主要因素。通过先导性调查问卷以及正式调查问卷的投放,最终得到217个有效的样本。研究结果表明：心理认知模型具有良好的适配性,其卡方自由度比为1.802,RMSEA值为0.062;态度、行为感知控制是影响驾驶人行为的主要因素,主观规范对行为的影响相对较小;各信念与对应的态度、主观规范及行为感知控制之间存在显著关联,各信念的测量模型的适配性良好,卡方自由度比、RMSEA等指标基本满足要求。采用完整的计划行为理论结构同时从标准获取构念和自行获取构念的角度解释了驾驶人对"在驾驶模拟过程中激进驾驶"行为的心理认知,研究成果可用于驾驶模拟-自然驾驶行为数据差异性控制,驾驶模拟试验规范化方法构建。     

客运企业能源消耗统计模型的研究

为了适应当前汽车运输企业的经营现状,通过建立燃油消耗统计模型,对燃油消耗量进行统计。以燃油消耗量为因变量,以影响燃油消耗的因素：周转量、客运量、车龄、驾驶员驾龄、平均车速、实栽率、行驶里程作为自变量,建立多元线性回归模型。通过拟合优度检验、F检验,判断其线性相关性,再运用逐步回归法优化统计模型,从而实现在知道有限数据信息的情况下,预测出该企业当月的车辆燃油消耗总量。将企业调研的实际统计数据代入统计模型计算的燃油消耗量,与实际统计燃油消耗量比较接近,而且统计过程得到简化。结合统计模型的研究方法开发了相应的统计软件。     

基于 AHP 和物元分析的愤怒驾驶状态辨识研究

驾驶人在愤怒情绪下的驾驶行为是影响车辆行驶安全性的重要因素之一,愤怒驾驶情绪的产生及其程度受到驾驶人自身和道路交通环境中多因素的影响。文中综合考虑驾驶人自身因素和行车环境对驾驶状态的影响,提出了愤怒驾驶状态的辨识方法。文中筛选了与愤怒驾驶行为相关的驾驶人因素和道路环境因素,构建了1个驾驶人愤怒状态辨识的层次分析模型,并根据相关因素之间对愤怒驾驶行为影响的重要程度构造判断矩阵,求出各相关因素对愤怒驾驶行为的影响权值。应用综合权重的物元多属性决策方法辨识驾驶人的愤怒驾驶状态及程度。应用所提出的方法对22组实车试验中出现的愤怒驾驶状态进行辨识,结果表明,72.7%的结果与实车实验所得的结果相符,因此,该方法可对愤怒驾驶行为进行识别。文中所提出的方法能够融合驾驶人因素和环境因素对愤怒驾驶行为的影响,有效的辨识出驾驶人的愤怒驾驶状况及程度。      

驾驶人对潜在危险性事件的心理预期识别研究

为准确识别驾驶人对潜在危险事件的心理预期，提出一种通过脑电信号对驾驶人心理预期进行识别的方法。参照心理学预期行为研究常用的标准S1-S2范式，改进设计了路侧停靠公交车造成视觉遮挡的人车碰撞事故模拟驾驶试验。模拟任务中以路侧停靠的公交车为线索刺激，公交车头的行人为目标刺激，诱发驾驶人的心理预期。为有效识别驾驶人心理预期，首先采用释放油门的避险行为对每个试次标定是否产生心理预期，然后通过快速傅里叶变换提取相关的脑电特征数据，并通过差异性分析及主成分分析算法对脑电特征指标进行筛选和压缩，最后基于支持向量机建立驾驶人心理预期识别模型。研究获取36名驾驶人数据，共计1 440个样本。结果表明：当驾驶人产生心理预期活动时，枕区和额区的α波能量值显著降低，而β波能量值则显著增加；差异性分析显示共有31项脑电指标对驾驶人心理预期敏感，所有脑电特征指标通过PCA算法进行降维，抽取出5个主成分作为识别模型输入；选择径向基核函数构建SVM识别模型，通过粒子群寻优算法对模型进行优化，模型对驾驶人心理预期水平的平均识别正确率为82.02%，平均AUC面积为0.82，结果表明模型具有良好的识别能力和稳定性，可为驾驶辅助系统的研发提供技术理论支撑。     

自动驾驶接管绩效的影响因素、模型与评价方法综述

有条件自动驾驶系统无法应对所有驾驶场景,因而需要驾驶人在必要情况下进行接管。驾驶人的接管绩效对于有条件自动驾驶车辆的安全性、驾乘体验与接受度具有重要意义。近年来,大量文献从不同视角对驾驶人接管绩效这一主题进行了广泛研究,但仍然存在一些问题亟待解决。从驾驶人接管绩效影响因素、接管绩效模型与接管绩效评价方法3个方面综述了驾驶人接管绩效的研究现状。首先,从驾驶人因素、交通环境因素和自动驾驶系统因素3个维度对驾驶人接管绩效影响因素的相关研究进行综述。其次,对现有驾驶人接管绩效模型,包括经典统计模型、机器学习模型与结构方程模型进行总结。最后,总结了现有原始接管绩效评价指标以及接管绩效综合评价方法。分析发现：现有接管绩效影响因素的量化指标仍不够全面,现有接管绩效模型的可解释性和预测精度难以兼顾,现有接管绩效评价方法尚需进一步完善。有鉴于此,未来研究首先需要基于驾驶人群体主观评价提出接管绩效的全面评价方法,然后以此为基础从人-机-环境维度全方面探索接管绩效影响因素的量化指标,最后考虑多种影响因素的复杂关联关系,建立高精度接管绩效预测模型,从而为提升驾驶人接管绩效提供理论支持,促进有条件自动驾驶的进一...     

考虑分心驾驶行为的高速公路合流区安全性评价方法

现有的公路项目安全性评价主要基于车辆运行速度的协调性,并未考虑交通状况和驾驶人可能出现的注意力不集中情况。考虑驾驶人分心驾驶和交通状况,提出一种高速公路合流区安全性评价方法：将驾驶行为、交通流及合流区几何设计等因素纳入到安全评价模型中,构建高速公路合流区的Vissim仿真模型,通过设置临时走神的持续时长和发生概率这两个参数实现对分心驾驶行为的模拟;采用灰色聚类方法综合评价高速公路合流区的交通安全性,构建入口匝道合流区的风险预测模型,并应用该模型预测依托工程高速公路入口匝道合流区的交通安全风险。研究发现入口匝道合流区的风险预测值符合多元线性回归,在相似的交通流状态下随着走神时间、走神概率的增加而单调递增。除了驾驶行为因素,交通量、主线与匝道运行速度差是影响合流区交通安全的另外两个主要因素。当高速公路主线交通量较大时,合理的限速可以降低合流区的风险水平。提出的考虑分心驾驶行为的安全性评价方法可快速、全面地评价合流区的风险水平,为制定合理的交通管制措施、改善公路合流区交通安全提供理论依据。     

基于横向干扰度和交通事故数的车速预测模型构建

为解决公路车速值合理性预测问题,基于公路路侧环境、道路特征、交通特性提出车辆行驶横向干扰度指标,结合公路历史交通事故数据,建立交通事故、横向干扰度与车辆85%位速度的多元线性回归模型;选择36处不同路段并通过调查分析得出相应85%位车速值,基于横向干扰度量化表确定路段的横向干扰度及汇总相应路段近3年交通事故数据,分析85%位车速、横向干扰度、交通事故数之间的关联性;以横向干扰度、交通事故数据为自变量,车辆85%位速度为因变量建立85%位车速多元线性回归预测模型,为提高交通安全、合理确定车辆速度奠定理论基础。     

基于规避行为的城市水下特长隧道驾驶负荷评价

为明确城市水下特长隧道驾驶负荷与驾驶特性，在武汉市公铁水下特长隧道开展了自然驾驶实车试验，选取侧壁规避程度、速度限速差和扫视角度动态变化量等3个指标，对驾驶模式进行分类，并基于熵权法计算驾驶负荷综合评价值，研究驾驶人在城市水下特长隧道驶入段与驶离段的驾驶特性与负荷。结果表明：在多数情况下，驾驶人会处于本车道内向右侧方偏移的道路行驶，但随着行驶距离的增加，规避行为逐渐减弱；驶离段速度限速差较低，扫视角度动态变化量较小，行驶速度规范程度高，且速度变化与侧壁规避程度相关性强；驶入段处驾驶人的主要驾驶负荷集中于对隧道内行驶环境变化的观测与判断，而出隧道时，对于速度的控制成为了驾驶人主要的负荷来源；胆小型、保守型、激进型三类驾驶人的驾驶负荷综合评价值在驶入段分别为7.21、9.91、16.22,在驶离段分别为6.61、9.47、17.25。研究结果可为城市水下特长隧道的安全改善提供理论性的支撑。     

自动驾驶等级提高条件下驾驶人驾驶姿势变化规律分析EI北大核心CSCD

为研究驾驶人在自动驾驶等级提高条件下的坐姿变化规律,基于直接测量的人体标志点位计算人体内部目标标志点并构建人体模型,确定驾驶人在驾驶过程中7个部位的关节角度,定量描述L0和L3级自动驾驶坐姿特征差异。结果表明,自动驾驶等级由L0提高到L3后,驾驶人的肘部屈曲、胸腹部屈曲、膝盖弯曲度不同程度的增大导致活动空间得到扩展,坐姿舒适度有所提高,而腰背部后倾的趋势加深,上躯干倾向处于扭曲或压缩状态,腰背部由于得不到充分支撑而疲劳,降低了乘坐舒适性。自动驾驶等级的提高改变了驾驶任务,因此驾驶人坐姿特征发生显著变化。本文可为高度自动驾驶汽车的驾驶室布局与自动驾驶功能研究提供重要参考依据。     

营运车辆驾驶人驾驶适宜性检测与分析

本文从交通事故的最主要因素--驾驶人着手,通过研究驾驶人心理、生理因素对驾驶适宜性的影响,得出驾驶适宜性评价指标,并进行检测设备的初选与检测方法的介绍。通过对苏州市汽车运输公司驾驶人的数据采集与筛选得出能反映驾驶人基本信息的样本,然后对样本进行初步统计分析,以供当地管理者参考。     

基于驾驶人心理风险场模型的个性化换道决策方法

行驶环境中交互车辆的运动行为会对驾驶人心理产生刺激,引起驾驶人心理状态的变化,进而影响其换道决策行为。为此提出了1种基于驾驶人心理风险场模型的个性化换道决策方法。基于单向3车道快速路交通场景,通过交互式多模型分析车辆的横向速度与横向位移,引入可变横向速度相关的转移概率矩阵,预测交互车辆的目标车道选择;建立驾驶人心理风险场模型,量化行驶环境与交互车辆的运动行为对驾驶人心理风险造成的影响;利用高仿真驾驶模拟器联合SUMO试验平台开展287人次的模拟驾驶试验,通过建立混合交通仿真场景采集驾驶人的换道数据,并选取平均碰撞时间与驾驶人心理风险因子2个特征参数,使用K-means算法进行驾驶风格聚类,将驾驶人分为保守型、正常型和激进型这3类,并进一步确定不同风格的驾驶人在换道初始时刻所能接受的心理风险阈值。在此基础上,实现车辆的个性化安全换道决策。驾驶模拟器试验验证结果表明：对应于保守型、正常型和激进型的驾驶人,实际最小换道决策时间分别为3.48,6.29,11.33 s,实际最大换道决策时间分别为4.65,7.45,12.52 s,理论换道决策时间分别为4.09,6.83,11.95 s,所建立...     

不同情景下自动驾驶接管行为的影响特征

为探究不同情景下自动驾驶接管行为的影响特征,面向驾驶人、自动驾驶车辆、交通环境等内容提出自动驾驶测试研究框架。基于驾驶模拟技术开发自动驾驶测试平台,通过案例验证其有效性,为自动驾驶相关技术的测试评估提供有力支撑。研究以接管场景、接管请求时间、驾驶次任务、交通流为要素设计18个高速公路接管情景,邀请被试开展驾驶模拟试验测试。从主观维度探究驾驶人对自动驾驶的适应性差异,从客观维度构建广义线性混合效应模型,研究驾驶人属性因素(性别、年龄、驾龄)和接管情景因素(接管场景、接管请求时间、驾驶次任务)的主效应及其交互作用对接管行为的影响。统计分析结果表明：①性别因素对自动驾驶的信任度和状态感知度有统计学差异,男性对自动驾驶的适应性高于女性;②驾驶人的年龄和驾龄因素对试验前和试验后的技术接受度具有显著影响,对技术信任度和状态感知度具有统计学差异,中年人和老年人、中驾龄和高驾龄人群的适应性相对较高;③不同因素水平对应的接管成功率、正确率和第一操纵行为不同。广义线性混合效应模型结果表明：①接管情景因素及其交互作用对接管行为指标具有显著影响;②模型中引入驾驶人属性因素,发现与接管情景因素存在交互效用。研究基于驾驶模拟技术开发自动驾驶测试平台的方法具有一定的推广性,研究结果可为深度挖掘自动驾驶接管行为影响因素及其作用机理奠定基础。