同济大学学报(自然科学版)

作者：纪少波，张珂，李伦，苏士斌，何绍清，冯远宏，张强

单位：1.山东大学 能源与动力工程学院，山东济南 250061;2.青岛海信网络科技股份有限公司，山东 青岛 256000;3.中国汽车技术研究中心有限公司，天津 300300

关键词：危险驾驶行为,驾驶风格,高斯混合模型,t分布随机邻域嵌入

基金：国家重点研发计划（2020YFB1600501）；山东省重大科技创新工程项目（2019TSLH0203）；山东省自然科学基金（ZR2020ME180）

基于纯电动汽车的高频运行数据选取了15项与驾驶安全有关的特征参数；通过对各特征参数的统计分析，提出了多参数组合阈值边界线进行危险驾驶行为识别，然后对比分析了两种聚类算法和4种降维方法的效果，采用t分布随机邻域嵌入（t-SNE）和高斯混合模型（GMM）组合算法建立了驾驶风格分类模型，将驾驶风格分为3种类型。在此基础上，研究了不同驾驶风格对应的车辆运行特性。该分类模型能够有效反映驾驶员的驾驶习惯，为车队管理和道路安全提供可靠的评估依据。

来源：2022年第2期

《同济大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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