基于XGBoost算法的危险场景驾驶行为模式分析及安全评估

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。      

VTS在海上自主航行船舶（MASS）服务中的责任与策略研究

海上自主航行船舶(Maritime AutonomousSurface Ship,以下简称“MASS”),简单来说是指利用传感、通信、物联网等技术手段,自动感知和获得船舶自身、海洋环境、物流、港口等方面的信息和数据,并基于计算机技术、自动控制技术、大数据技术、智能技术,在航行、管理、维护保养、货物运输等方面实现智能化运行的船舶。     

关于提高铁路重载运输能力的思考

介绍了俄罗斯铁路公司为提高铁路重载货运能力采取的措施及前景。     

基于美学的机械制图教学研究

从美学的角度引导学生进行观察与分析,将美融入制图学习中,使学生在学习科学知识时,能够感受到其中所蕴含的艺术美。实践证明,这种教学方法可以提高学生的学习积极性,培养观察能力和审美能力。     

上海轨道交通宝山路站的汇合能力提升研究

基于不同信号系统制式,通过仿真计算,深入分析上海轨道交通宝山路站汇合能力提升方案。研究结果表明:选择合适的信号系统制式,采取接轨改造措施并调整列车开行比例,能有效提升宝山路站的汇合能力。