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危险驾驶行为机理解析 版权信息
- ISBN：9787576500479
- 条形码：9787576500479 ; 978-7-5765-0047-9
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
危险驾驶行为机理解析 内容简介
本书研究建立在“人-车-路”全要素数据基础上，深入剖析了危险驾驶行为的发生发展规律，从危险驾驶行为的定义、表征、意图、先兆、识别、过程、致因、影响、预警及容错等方面全方位介绍了作者在危险驾驶行为方面的研究成果。该成果弥补了既往有关危险驾驶行为研究定义简单、指标单一化的模型缺陷，使研究结果鲁棒性更高、结论针对性更强，为道路基础设施建设、交通控制、行车干预等交通安全技术提供有效依据。本书可作为高等院校交通安全教学实验与科研的参考书，也适合从事智慧交通或交通工程领域的工作者以及政府相关管理人员阅读。
危险驾驶行为机理解析 目录
序
前言
第1章 绪论
1.1 道路安全发展趋势
1.1.1 国外交通安全研究发展
1.1.2 国内交通安全研究发展
1.2 道路安全中的驾驶行为特性
1.2.1 驾驶行为
1.2.2 驾驶行为分类特征选择
1.2.3 驾驶风格
1.2.4 驾驶行为模型
1.2.5 危险驾驶行为与道路交通事故的关系
1.3 行为学
1.3.1 行为的概念
1.3.2 影响个体行为的主要因素
1.3.3 行为的特点
1.3.4 行为理论
1.4 危险驾驶行为机理
第2章 危险驾驶行为基本研究方法
2.1 数据驱动的危险驾驶行为内涵
2.1.1 危险驾驶行为定义
2.1.2 危险驾驶行为研究指标问题及内涵
2.2 危险驾驶行为理论
2.2.1 危险驾驶行为理论研究现状
2.2.2 基于“动机-意图-行为”框架的危险驾驶行为理论架构
2.2.3 广义危险驾驶行为与典型危险驾驶行为
2.3 危险驾驶行为研究方法
2.3.1 驾驶行为数据采集
2.3.2 危险驾驶行为表征
2.3.3 危险驾驶行为识别
2.3.4 危险驾驶行为预测
2.3.5 危险驾驶行为致因分析
2.3.6 危险驾驶行为风险演化
2.3.7 危险驾驶行为预警研究
2.3.8 危险驾驶行为对交通流扰动影响研究
2.4 本章小结
第3章 危险驾驶行为实验研究基础数据及提取方法
3.1 基于自然驾驶研究实验平台的基础数据
3.1.1 自然驾驶研究实验
3.1.2 上海自然驾驶实验数据
3.1.3 设备及数据结构
3.2 基于模拟器实验平台的基础数据
3.2.1 个体驾驶模拟实验平台
3.2.2 多人驾驶模拟实验平台
3.3 道路全域高频高精度车辆运行轨迹数据
3.3.1 同济道路轨迹数据平台
3.3.2 highD车辆轨迹数据库
3.3.3 NGSIM微观轨迹数据库
3.4 车联网数据
3.4.1 车联网数据采集平台构成
3.4.2 基于车联网数据采集平台的危险化学品车辆数据采集设备
3.5 微观交通仿真实验平台数据
3.5.1 Aimsun仿真软件简介
3.5.2 Aimsun仿真API二次开发
3.5.3 Aimsun仿真SDK二次开发
3.6 本章小结
第4章 危险驾驶行为表征
4.1 危险驾驶行为表征数据库构建
4.2 危险驾驶行为意图提取
4.2.1 隐马尔可夫模型
4.2.2 危险驾驶行为意图结果分析
4.3 基于知识图谱的广义危险驾驶行为表征指标
4.3.1 知识图谱定义
4.3.2 知识图谱构建方法
4.3.3 危险驾驶行为知识图谱表征方法
4.3.4 知识图谱质量验证
4.3.5 研究结论
4.4 本章小结
第5章 危险驾驶行为识别与判定
5.1 广义危险驾驶行为识别与判定
5.1.1 危险驾驶行为替代性指标提取方法
5.1.2 危险驾驶行为特征因子提取
5.1.3 基于聚类的危险驾驶行为识别模型
5.1.4 危险驾驶行为识别有效性验证
5.2 危险跟驰行为识别与判定
5.2.1 基于上海自然驾驶实验数据库的高快速路跟驰事件提取
5.2.2 基于蒙特卡洛仿真算法的跟驰行为安全风险量化指标
5.2.3 危险跟驰行为判定
5.3 危险换道行为识别与判定
5.3.1 基于highD车辆轨迹数据库的高快速路换道事件提取
5.3.2 基于故障树算法的换道行为安全风险量化指标
5.3.3 危险换道行为判定
5.4 本章小结
第6章 危险驾驶行为预测
6.1 广义危险驾驶行为实时预测
6.1.1 广义危险驾驶行为预测模型结构
6.1.2 基于驾驶意图与多维时序特征的广义异常驾驶行为预测
6.2 高快速路危险跟驰行为实时预测模型
6.2.1 构建基于滚动时窗算法的特征变量
6.2.2 危险跟驰行为实时预测算法
6.2.3 危险跟驰行为实时预测结果分析
6.2.4 危险跟驰行为实时预测关键特征分析
6.3 高快速路危险换道行为实时预测模型
6.3.1 基于长短时记忆模型的换道行为意图识别模型
6.3.2 危险换道行为实时预测特征变量构建
6.3.3 危险换道行为实时预测样本处理及模型
6.3.4 危险换道行为实时预测结果分析
6.3.5 危险换道行为实时预测关键特征分析
6.4 本章小结
第7章 危险驾驶行为致因分析
7.1 基于结构方程模型的广义危险驾驶行为致因分析
7.1.1 结构方程模型
7.1.2 广义危险驾驶行为致因分析模型结果与讨论
7.2 基于病例对照条件Logit回归模型的高快速路危险跟驰行为致因分析
7.2.1 病例对照条件Logit回归模型
7.2.2 危险跟驰行为致因分析特征变量统计描述
7.2.3 危险跟驰行为致因分析特征变量相关性分析
7.2.4 危险跟驰行为致因分析模型结果与讨论
7.3 基于随机参数Probit回归模型的高快速路危险换道行为致因分析
7.3.1 随机参数Probit回归模型
7.3.2 危险换道行为致因分析特征变量统计描述
7.3.3 危险换道行为致因分析特征变量相关性分析
7.3.4 危险换道行为致因分析模型结果与讨论
7.4 本章小结
第8章 危险驾驶行为风险演化机理
8.1 高快速路危险跟驰行为风险演化
8.1.1 基于谱聚类算法的危险跟驰行为风险演化模式判别
8.1.2 危险跟驰行为风险演化模式致因分析特征变量统计描述
8.1.3 危险跟驰行为风险演化模式致因分析特征变量相关性分析
8.1.4 基于随机参数多元Logit回归模型的危险跟驰行为风险演化模式致因分析
8.1.5 案例分析
8.2 高快速路危险换道行为风险演化
8.2.1 危险换道行为对周边车流运行风险影响范围确定
8.2.3 危险换道行为风险演化预测
8.3 本章小结
第9章 危险驾驶行为预警
9.1 车道偏离预警
9.2 疲劳预警
9.3 追尾预警
9.4 基于LBS的事故致因与危险驾驶行为耦合预警模型
9.5 本章小结
第10章 危险驾驶行为状态下的车流控制
10.1 容错性车流状态
10.1.1 容错性车流定义
10.1.2 容错性车流风险运行状态评价指标
10.1.3 基于Aimsun的容错性车流状态识别模型
10.1.4 不同容错性车流的仿真实验
10.2 容错性车流状态风险识别与评价
10.2.1 基于K-Means聚类的车流运行风险等级划分
10.2.2 基于BP神经网络的容错性车流状态识别
10.2.3 容错性车流状态识别模型结果验证分析
10.3 本章小结
参考文献
展开全部
危险驾驶行为机理解析 作者简介
王俊骅，男，1979年6月生，同济大学交通运输工程学院道路与机场工程系教授，博士生导师，同济大学工学博士，澳大利亚纽卡斯尔大学工程系工程管理硕士，美国加州大学伯克利分校访问学者，上海市浦江人才。主要研究方向：道路运营安全、道路应急管理、交通大数据应用。现任道路交通安全与环境工程研究中心秘书长，2017年获上海市浦江人才，上海市公路学会安全与环境分会委员。
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