书目信息 |
| 题名： |
生态驾驶行为特征识别与优化方法及应用
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| 作者： | 伍毅平 编著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 中国建筑工业出版社 2021.09 |
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| 页数： | 291页 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | U471.1 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 汽车驾驶--qi che jia shi--行为控制--研究 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-112-26456-8 | |
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| 304 | @a题名页题其余责任者: 赵晓华, 姚莹, 边扬, 荣建 | |
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| 330 | @a本书针对生态驾驶行为优化, 介绍了微观驾驶行为大数据背景下生态驾驶行为特征描述、评估甄别及反馈优化问题。内容主要包括: 首先, 基于驾驶模拟和实车监测技术, 本书介绍了面向驾驶操作行为和车辆运行状态的驾驶行为数据感知平台构建, 进而描述了基于驾驶模拟平台的生态驾驶行为培训体验平台和基于实车监测平台+手机反馈的生态驾驶行为动态反馈优化平台的研发。然后, 基于构建形成的实验平台, 结合驾驶模拟、实车监测、跟踪调查等多种手段, 通过生态驾驶行为一般性操作规则培训的前后对比, 评估生态驾驶行为的综合影响。其次, 本书以车辆能耗等级为约束, 采用图谱理论, 介绍了驾驶操作行为特征图谱和车辆运行状态特征图谱构建, 实现不同能耗等级下驾驶操作行为及车辆运行状态特征的直观表达 ; 结合图谱相似性对比和统计分布特征, 明确生态驾驶行为在驾驶操作行为和车辆运行状态层面的特征规律。再次, 借助生态驾驶行为特征图谱, 结合数理统计分析, 首先从驾驶操作行为和车辆运行状态两方面建立生态驾驶行为特征指标体系。进而采用BP神经网络机器学习方法, 分别构建了基于3层BP网络结构的驾驶操作行为和车辆运行状态生态性评估甄别模型, 并通过实验仿真测试获得了最佳模型结构与参数, 平均精度分别为92.89%和96.89%。最后, 本书依据社会心理学原理, 建立基于客观驾驶行为数据面向个体价值和目标取向差异的驾驶员分类方法。进而研究设计满足不同驾驶员类型需求和偏好的生态驾驶行为培训方式和反馈模式, 形成面向驾驶员特性的差别化生态驾驶行为反馈优化方法。 | |
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| 生态驾驶行为特征识别与优化方法及应用= Identification and optimization of eco-driving behaviors and the application/伍毅平 ... [等] 编著.-北京：中国建筑工业出版社，2021.09 |
| 291页：图；26cm |
| ISBN 978-7-112-26456-8：CNY78.00 |
| 本书针对生态驾驶行为优化, 介绍了微观驾驶行为大数据背景下生态驾驶行为特征描述、评估甄别及反馈优化问题。内容主要包括: 首先, 基于驾驶模拟和实车监测技术, 本书介绍了面向驾驶操作行为和车辆运行状态的驾驶行为数据感知平台构建, 进而描述了基于驾驶模拟平台的生态驾驶行为培训体验平台和基于实车监测平台+手机反馈的生态驾驶行为动态反馈优化平台的研发。然后, 基于构建形成的实验平台, 结合驾驶模拟、实车监测、跟踪调查等多种手段, 通过生态驾驶行为一般性操作规则培训的前后对比, 评估生态驾驶行为的综合影响。其次, 本书以车辆能耗等级为约束, 采用图谱理论, 介绍了驾驶操作行为特征图谱和车辆运行状态特征图谱构建, 实现不同能耗等级下驾驶操作行为及车辆运行状态特征的直观表达 ; 结合图谱相似性对比和统计分布特征, 明确生态驾驶行为在驾驶操作行为和车辆运行状态层面的特征规律。再次, 借助生态驾驶行为特征图谱, 结合数理统计分析, 首先从驾驶操作行为和车辆运行状态两方面建立生态驾驶行为特征指标体系。进而采用BP神经网络机器学习方法, 分别构建了基于3层BP网络结构的驾驶操作行为和车辆运行状态生态性评估甄别模型, 并通过实验仿真测试获得了最佳模型结构与参数, 平均精度分别为92.89%和96.89%。最后, 本书依据社会心理学原理, 建立基于客观驾驶行为数据面向个体价值和目标取向差异的驾驶员分类方法。进而研究设计满足不同驾驶员类型需求和偏好的生态驾驶行为培训方式和反馈模式, 形成面向驾驶员特性的差别化生态驾驶行为反馈优化方法。 |
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正题名：生态驾驶行为特征识别与优化方法及应用
索取号：U471.1/W947
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