多车道复杂环境下驾驶倾向性状态辨识

驾驶倾向性是汽车行驶过程中操控者情感偏好等特征的动态测度,是车辆安全驾驶辅助系统,特别是其碰撞预警系统中汽车驾驶人意图等心理、意识计算必须考虑的核心参数.以3车道场景为例,分析目标车位于不同车道时周边的交通态势(主要指车辆集群编组关系,重点以目标车位于中间车道为例),设计实验采集人、车、环境等相关动态信息,获取不同态势下驾驶倾向性特征数据,利用动态贝叶斯网络建立时变环境下驾驶倾向性动态辨识模型.实验验证表明,所建模型对驾驶人倾向性类型的辨识准确率可达到91％以上,能够适应多车道情况下驾驶人倾向性类型的动态识别,为以人为中心的个性化汽车主动安全系统的实现提供理论基础.     

禁宵对年轻驾驶员的安全倾向性影响(英文)

本论文的目的是利用相对危险暴露量理论,探讨密西根州年轻人驾照政策中禁宵令对年轻驾驶员的安全倾向性的影响。禁宵令的有效性体现在两个层面:1)相对于控制组而言,受影响的年轻驾驶员的危险暴露量和危险参与率有显著性减少或者降低;2)通过计算一天内每小时的年轻人的危险暴露量,发现危险暴露量有明显的转移到禁宵前后的几个小时的趋势。     

基于潜变量增长曲线模型的糖尿病患者抑郁状况动态变化研究

目的 探索糖尿病患者抑郁状况动态变化规律,为实现糖尿病患者心理问题的早期发现和预警提供依据。方法 基于中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study,简称CHARLS)数据,通过倾向性得分匹配方法消除混杂因素,拟合线性增长模型、非线性二次增长模型和不定义曲线类型的增长模型。通过比较模型拟合效果来确定增长函数的最优解,建立合理的增长模型来发现糖尿病患者的抑郁发展变化。结果 共纳入样本有5 711例(非糖尿病组5 380例,糖尿病组331例),倾向性得分匹配后的样本有1 621例(非糖尿病组1 291例,糖尿病组330例),各混杂因素在两组之间均衡可比。通过拟合3种潜变量增长曲线模型,结果表明不定义曲线类型的增长模型较其他两种模型为较优模型。非糖尿病组和糖尿病组初始状况的平均抑郁评分分别为9.640和10.097,并且都存在显著的个体间差异。在追踪期内,两组的抑郁状况都呈现出先下降后上升的趋势,但是非糖尿病组的抑郁评分始终低于糖尿病组,同时两组的变化速度都不存在个体间差异,初始时抑郁评分的高低与后来的变化速度之间的相关性...     

出行主体的相对危险暴露量研究综述

道路交通安全已经成为社会发展面临的一个严峻问题.传统的交通安全研究通常以车辆行驶里程作为危险暴露量指标,缺少系统的原始事故数据处理流程及必要的理论假设检验工作,且理论假设的验证方法仍不完善.同时非驾驶相关行为或交通罚单被广泛应用于事故责任分配,其准确性也有待检验.使用相对危险暴露量理论和方法从微观层面鉴定出行主体事故倾向性能够准确反映事故发生环境的时空变动性和事故主体的差异性.未来相对危险暴露量理论在数据处理方面,应制定规范的事故数据处理流程,通过统计学手段揭示事故数据的内在问题,然后采用相应的数据预处理方案;事故定责方面,可引入权重的概念确定其显著性因子,通过责任分配模型来确定各出行主体的事故责任;在理论假设的检验方面,确定该理论的使用准则和应用前景.      

驾驶员事故倾向性心理初探及对策

驾驶员事故倾向性的心理分析先天人格特质缺陷形成驾驶员的事故倾向性每种职业对其从业者都有一定特殊的要求,军车驾驶员在心理素质上也应有特殊要求。许多人格特质与两个维度有关,一个是内外向的“内倾-外倾”,另一个是情绪的“稳定-不稳定”。从“内倾-外倾”来分析,显著“内     

三车道动态环境下汽车驾驶倾向性的转移概率及其预测

驾驶倾向性是汽车行驶中驾驶员情感偏好等特征的动态测度,易随环境的改变而变化,并影响驾驶员意识和汽车操控行为;另一方面,其类型和转移概率又同时受到后者的作用与影响.准确揭示动态环境下驾驶倾向性转移概率,对实现汽车自动驾驶和辅助驾驶系统具有重要意义.本文以三车道为例,从环境变化,特别是从刻画交通态势复杂性的车辆编组关系演化角度出发,设计三车道条件下的驾驶实验,采集不同行驶环境下驾驶员倾向性并进行统计分析,揭示环境嬗变情况下,汽车驾驶倾向性转移概率.验证结果表明,利用倾向性转移概率对汽车驾驶员倾向性进行预测的结果与实时辨识结果相吻合,平均准确率达80%以上.     

基于序列预测蛋白质和RNA的相互作用

从计算的角度出发,考虑到当前蛋白质和RNA相互作用数据的实际情况,基于蛋白质和RNA的序列成分信息,构建预测模型.通过来自PDB的3149个蛋白质-RNA相互作用对得到的氨基酸三联体-核苷酸的相互作用倾向性值,定义了一个权重倾向性度量,用来度量每一对蛋白质-RNA序列中三联体-核苷酸的相互作用倾向性.为了避免特征的冗余性,基于较高倾向性以及成分特征构建特征向量,用于预测蛋白质-RNA相互作用.计算结果显示文中预测模型(SVM模型)和算法的有效性.     

区域交通安全倾向性预测模型研究

针对交通安全系统的多因素、多层次相互作用的模糊性和随机性,结合了时间序列和模糊理论的优点,构建了模糊时间序列预测模型.利用模糊时间序列预测模型,根据交通部门和公安部门等相关部门提供的区域交通安全度,对后续时期的交通安全度进行了倾向性预测.并对预测结果进行了检验,验证了模型的实用性,为相关部门预测区域交通安全状态及制定相关的交通安全预防措施提供了参考依据.