国内人群的驾驶风格分类及识别方法研究

为了进一步提高汽车燃油经济性、驾驶性、安全性、汽车可靠性,针对国内人群驾驶风格分类不合理及识别精度不高的问题,提出一种驾驶风格分类及识别客观化的方案:首先综合考虑驾驶风格影响因素,设计驾驶风格道路试验并建立驾驶风格数据库;其次制定驾驶风格评价指标并借助PCA算法实现评价指标的降维;接着选取k-means、模糊均值、层次聚类3种客观分类方法对数据库样本进行分类,借助主观评价及Silhouette函数挑选最佳的客观分类结果;最后基于神经网络建立驾驶风格识别模型并选择5组测试样本对其进行验证。5组样本的识别率为100%,说明该模型具有较高的识别精度。