一种基于长周期统计数据的驾驶行为风险评价及致因解析方法与系统

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一种基于长周期统计数据的驾驶行为风险评价及致因解析方法与系统
申请号:CN202510809884
申请日期:2025-06-17
公开号:CN120688867A
公开日期:2025-09-23
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于长周期统计数据的驾驶行为风险评价及致因解析方法与系统,所述方法包括:获取车辆驾驶员在预设时间范围内的驾驶数据并进行预处理,基于预处理后的驾驶数据提取获得驾驶指标;基于所述驾驶指标,构建数据包络分析模型;基于所述数据包络分析模型,对所述车辆驾驶员的驾驶行为进行风险评价,获得风险等级;基于XGBoost模型与SHAP模型,构建风险致因解析模型;基于所述风险等级和所述风险致因解析模型,对所述车辆驾驶员的驾驶行为进行风险致因解析。本发明开展了考虑车辆行驶线路特征的驾驶员风险驾驶行为致因解析,揭示出不同行驶线路驾驶员的驾驶风险致因,为相关管理部门制定精细化的风险防控措施提供了依据。
技术关键词
数据包络分析模型 XGBoost模型 解析方法 车辆 指标 风险评估模型 周期 CART决策树 样本 数据获取模块 加速踏板 前碰撞预警 制动踏板 车距监测 模型预测值 加速度 线路特征 贪心策略
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