由于车辆使用频率的日益增长和人民对于驾驶安全重视程度的不断提高,驾驶行为分析已经成为提升驾驶安全的重要一环。针对驾驶行为的耦合性、随机性和复杂性,文章通过C4.5算法度量驾驶行为的属性特征建立决策树,通过建立多个决策树,构成随机森林模型来提高驾驶行为分析的准确性。在计算机上使用WEKA软件完成算法的实现,最终验证了算法能够对驾驶行为实现准确的分析预测。 对驾驶安全技术的发展具有重要意义。1驾驶行为特性分析在普通的城市道路当中，驾驶行为的特征表现为耦合性、随机性和复杂性（见图1）。耦合性体现在驾驶行为的变化不仅受司机的影响，还会受到环境因素、本文由全自动缩管机张家港缩管机网站 转载中国知网整理! http://www.suoguanji.name 驾驶行为分析-电动数控滚圆机滚弧机张家港电动液压缩管机数控缩管机车辆故障等其他因素的影响。随机性体现在驾驶行为的变更在任何时间，任何地点都有可能出现，不能百分之百地确定下一步司机将会如何控制车辆。复杂性体现在驾驶行为的分析过程存在着许多不确定的因素，包括前面提到的耦合性和随机性，同时不同的因素对于驾驶行为的影响程度，在不同的环境下可能出现偏差。图1驾驶行为的特征驾驶行为数据的收集主要通过车载通讯模块，将车辆数据实时传送到后台再加以解析，车载通信模块平均每30s上传126字段数据，而在这些数据中并不是每一条数据都是有用的，也不是每个字段都是必须的，过多的属性和数据集会影响决策树的生长速度和准确性，因此需要对数据和属性进行挑眩本课题中一共收集了6637条车辆数据，经过筛选选出4290条有用数据。基于驾驶行为的课题，属性上选择了最具研究价值的4个属性，包括车速、档位、时间和天气，其中车速基于随机森林的驾驶行为分析黄亮1，董智浩1*，张锐明2（1.武汉理工大学，湖北武汉430070；2.广东泰罗斯动力系统有限公司，广东佛山528200）摘要：由于车辆使用频率的日益增长和人民对于驾驶安全重视程度的不断提高，驾驶行为分析已经成为提升驾驶安全的重要一环。针对驾驶行为的耦合性、随机性和复杂性，文章通过C4.5算法度量驾驶行为的属性特征建立决策树，通过建立多个决策树，构成随机森林模型来提高驾驶行为分析的准确性。在计算机上使用WEKA软件完成算法的实现，最终验证了算法能够驾驶行为分析-电动数控滚圆机滚弧机张家港电动液压缩管机数控缩管机本文由全自动缩管机张家港缩管机网站 转载中国知网整理! http://www.suoguanji.name