公路貨運危險駕駛行為智能預測技術研究

摘要： 基于某省載貨汽車歷史行駛數據，提出了一種基于卷積神經網絡-長短期記憶（CNN-LSTM）網絡與自注意力機制的危險駕駛行為預測方法。針對載貨汽車行駛數據量大、維度高、特征提取難度大、時序性強的特點，首先運用XGBoost對特征進行篩選，接著利用卷積神經網絡（CNN）進行空間特征提取，再運用長短期記憶（LSTM）網絡捕捉駕駛行為的時序信息，最后通過自注意力機制對危險駕駛行為進行預測... （共7頁）