基于NGSIM数据集的驾驶风格特征提取与高斯聚类分析:换道行为研究

上传者: cWpBCWpdIca | 上传时间: 2025-09-13 13:59:03 | 文件大小: 1.52MB | 文件类型: ZIP
基于NGSIM数据集(i-80和US101高速公路)的驾驶风格特征提取与高斯聚类分析方法。首先,通过对原始数据进行预处理,包括数据清洗、去除异常数据(如幽灵车辆)以及应用对称指数移动平均滤波算法(sEMA),确保数据的质量。接着,制定了详细的换道工况下的驾驶风格特征表,提取了三个关键特征:方向盘熵值、加速度方差和车道入侵指数,并进行了特征相关性分析。然后,利用高斯混合模型(GMM)进行聚类分析,得到了三种不同的驾驶风格类别:佛系组、战斗组和普通组。此外,还展示了代码的扩展性,可以通过简单的修改支持其他聚类算法,如SVM和K-means。实验结果显示,高斯聚类的效果优于其他方法,证明了所提方法的有效性和鲁棒性。 适合人群:交通工程研究人员、自动驾驶算法开发者、数据分析专家。 使用场景及目标:适用于需要从大规模交通数据集中提取驾驶风格特征并进行分类的研究项目。主要目标是识别不同驾驶风格的特点,为交通安全分析、智能交通系统优化提供依据。 其他说明:文中提供了具体的代码实现细节,便于读者复现实验结果。同时,强调了数据预处理和特征选择的重要性,指出这些步骤对于提高聚类效果的关键作用。

文件下载

资源详情

[{"title":"( 11 个子文件 1.52MB ) 基于NGSIM数据集的驾驶风格特征提取与高斯聚类分析:换道行为研究","children":[{"title":"技术引领新境界:驾驶风格分析大揭秘——利用NGSIM数据集展现高斯聚类与特征提取技术.docx <span style='color:#111;'> 38.49KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"基于NGSIM数据集的驾驶风格特征提取与高斯聚类分析:从换道工况探究驾驶风格多样性.md <span style='color:#111;'> 4.17KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"基于NGSIM数据集的驾驶风格特征提取与高斯聚类分析.pdf <span style='color:#111;'> 145.12KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"高斯聚类","children":[{"title":"2.jpg <span style='color:#111;'> 80.55KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"6.jpg <span style='color:#111;'> 62.20KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"1.jpg <span style='color:#111;'> 64.78KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"5.jpg <span style='color:#111;'> 71.49KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"3.jpg <span style='color:#111;'> 153.55KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"7.jpg <span style='color:#111;'> 104.65KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"4.jpg <span style='color:#111;'> 104.70KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"驾驶风格特征提取和高斯聚类:基于NGSIM(i-80,US101)数据集的驾驶风格分析与实现.html <span style='color:#111;'> 2.57MB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}]

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明