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基于BP神经网络的驾驶疲劳预测模型及其有效性分析

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疲劳驾驶是导致交通事故的重要原因之一,对疲劳驾驶行为进行预测可以有效减少事故发生.通过设计高速路段实车疲劳驾驶实验,获取相关特征指标,对特征参数进行研究,建立基于BP神经网络的驾驶员疲劳驾驶状态预测模型,对驾驶员的疲劳状态进行预测,结果表明精度达到 90%以上;并对不同缺失率下的实验数据进行疲劳预测,判断该模型在数据缺失时是否有效,该模型在数据缺失率达到20%时预测精度仍达到80%,基于BP神经网络进行疲劳预测具有较高有效性.
Driving fatigue prediction model with validity analysis based on BP neural network
Fatigue driving is one of the most important reasons causing traffic accidents,which brings serious casualties and property losses,so the prediction of fatigue driving behavior is pretty necessary to reduce the occurrence of accidents.By designing the fatigue driving experiment of real vehicles in the high-speed section,the relevant characteristic indicators were obtained,the characteristic parameters were studied,and a driver fatigue driving state prediction model based on BP neural network was established to predict the driver's fatigue state with an accuracy of more than 90%.The fatigue prediction of the experimental data under different deletion rates was carried out to determine whether the model was effective when the data was missing,and the prediction accuracy of the model still reached 80%when the data deletion rate reached 20%,so fatigue prediction based on BP neural network was highly effective.

fatigue drivingBP neural networkmissing dataeffectiveness

贾安琪、邓超

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武汉科技大学 汽车与交通工程学院,湖北 武汉 430065

武汉科技大学 智能汽车工程研究院,湖北 武汉 430065

四川省无人系统智能感知控制技术工程实验室,四川 成都 610225

云基物联网高速公路建养设备智能化实验室,山东 济南 250357

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疲劳驾驶 BP神经网络 缺失数据 有效性

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2024

农业装备与车辆工程
山东省农业机械科学研究所 山东农机学会

农业装备与车辆工程

影响因子:0.279
ISSN:1673-3142
年,卷(期):2024.62(2)
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