基于XGBoost的公路隧道驾驶风险识别

刘伯鹍; 赵宇璇

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基于XGBoost的公路隧道驾驶风险识别

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公路隧道因其独特的结构特性，常带来显著的交通安全风险，且其风险因素多种多样。为了识别和分析公路隧道环境下的驾驶风险，本研究招募了13名驾驶员进行实车试验，收集了驾驶员、车辆及道路环境的综合数据。利用滑动时间窗构建了1 023个时长为3秒的隧道驾驶样本，基于驾驶员避险行为对风险样本进行标注，得到104个风险样本。通过特征相关性和重要性分析构建合适的输入特征集，并利用RF、GBDT和XGBoost三种机器学习算法建立风险识别模型。结果显示，XGBoost算法表现最佳，特别是在输入特征数量为8时达到最优效果，其F1分数为0.81。进一步的特征重要性分析揭示，车辆的运行状态和驾驶员的生理状态均对驾驶风险产生影响。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2023年第11期|67-7076|共4页
作者
刘伯鹍; 赵宇璇;
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作者单位

中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类公路运输安全技术;
关键词
交通安全; 公路隧道; 驾驶风险识别; 机器学习;

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