基于多元特征参数与改进SVM算法的驾驶风格识别研究

当自动驾驶车辆在执行换道等行为时,需要准确识别人类驾驶车辆的驾驶风格类型,以保证换道等行为的安全进行。为此,提出了一种基于多元特征参数与优化支持向量机(SVM)相结合的驾驶员驾驶风格识别模型。采用改进粒子群算法(IPSO)对支持向量机模型参数进行优化,搭建IPSO-SVM驾驶风格识别模型,并用UCI数据库中的数据集对其进行验证,结果表明:IPSO-SVM模型在准确性、实时性及收敛性方面均优于CV-SVM模型和PSO-SVM模型。在此基础上,进一步采用NGSIM数据库中真实交通流的数据进行驾驶风格识别测试。首先处理多元特征数据,滤除异常值;其次采用主成分分析法对数据进行降维和简化,并用K-means算法对其进行聚类;最后将降维简化的数据作为输入,聚类得到结果作为输出,采用IPSO-SVM识别模型进行仿真实验。结果表明:提出的IPSO-SVM模型准确率可达97.96%,均方误差降低约84%,绝对误差降低约81%,运行时间平均减小30%,且ROC曲线的AUC值最大模型性能最优,仿真结果验证了该模型对驾驶风格有更好的识别效果,其具有一定的可行性。

邓小平的共同富裕思想及其现实意义

共同富裕是社会主义本质的重要体现,是社会主义的重要原则和发展目标。在当前,对邓小平的共同富裕思想进行研究,对我们深入领会西部大开发战略和实施科学发展观具有重大的现实意义。

邓小平的共同富裕思想初探

共同富裕是社会主义本质的重要体现,是社会主义的重要原则和发展目标。在当前,对邓小平的共同富裕思想进行研究,对我们深入领会西部大开发和实施科学发展观具有重大的现实意义。