基於動態人車環境協同推演的汽車駕駛傾向性辨識（簡體書）

《基於動態人車環境協同推演的汽車駕駛傾向性辨識》的主要內容包括城市更新演進研究；交通在城市更新演進中的作用研究；城市更新演進對交通的影響研究；以具有典型組群特色的淄博市為例對網絡多核心城市模型的更新、演進規律，及其與交通協調發展的協調戰略進行研究。

張敬磊，碩士，講師。山東高密人。2003年畢業于山東理工大學交通與車輛工程學院交通工程專業，獲工學學士學位：2006年畢業于山東理工大學交通與車輛工程學院載運工具運用工程專業，獲工學碩士學位。主要從事運輸系統辨識、優化及控制、交通系統規劃和智能運輸系統等領域的研究。

王曉原，博士，教授，山東菜州人。主要從事交通運輸與車輛工程領域複雜系統辨識、仿真、建模及優化控制等方面的研究。主持國家自然科學基金、山東省自然科學基金、山東省社會科學基金和山東省重點學科（實驗室）優秀骨幹教師國際交流等課題各1項。其他各級各類課題40余項；參與承擔國家自然科學基金和省部級課題等多項。發表論文132篇（核心及以上83篇，SCI/EI檢索36篇），出版專著3部，獲得軟件著作權2項、專利3項。2011年獲山東省高等學校優秀科研成果自然科學類三等獎和社會科學類二等獎（皆第一位）各1項，2012年獲山東省軟科學優秀成果二等獎（第一位）。目前研究興趣是“人車環境協同智慧及控制”。

Xuegang（Jeff）Ban，博士，美國倫斯勒理工大學（RPI）土木工程與環境系助理教授，博士生導師。2005—2008年．在美國加州大學伯克利分校從事博士後研究。主要從事動態交通路網建模與仿真．城市交通建模與控制及智能交通系統等方面的研究。已發表國際交通期刊論文近30篇．國際會議論文近30篇。擔任《網絡與空間經濟學》（Netwo rks and SpatialEconomics）期刊副主編。是《智能交通系統》（Journal of Intelligent Transportation Systems）期刊編委會成員；是美國國家科學院國家研究委員會（National Research Council）交通研究委員會（Transportation Research Board）交通路網建模分析委員會成員，運籌與管理科學研究（INFORMS）交通科學與後勤（Transpo rtation Sclence＆Logistics Society）智能交通系統分委會主席。2011年獲美國國家自然科學基金委員會授予在教學和研究中部有傑出貢獻的青年教師的CAREER獎。2012年獲美國大學交通研究中心和美國道路與交通從業者聯合會共同頒發的青年教師獎。

前言
1 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 國內外研究現狀分析
1.3 研究技術路線
1.4 現有研究存在的主要問題分析
1.5 研究目標及內容
參考文獻

第一篇 汽車駕駛傾向性綜合評判方法
2 駕駛傾向性機理的研究
2.1 駕駛傾向性
2.2 駕駛傾向性的影響因素
2.3 駕駛傾向性的表現特徵
2.4 駕駛傾向性的分類
2.5 駕駛傾向性的量化
2.6 本章小結
參考文獻
3 靜態駕駛傾向性心理測量問卷設計及調查數據分析
3.1 心理測量問卷
3.2 心理測量問卷設計重點
3.3 問卷設計
3.4 數據調查及分析
3.5 本章小結
參考文獻
4 不同駕駛傾向駕駛員的特徵調查及分析
4.1 反應時間
4.2 速度估計能力
4.3 複雜反應判斷能力
4.4 換道頻率、加油頻率和制動頻率
4.5 本章小結
參考文獻
5 汽車駕駛傾向性判定方法的研究
5.1 基於模糊多層次綜合評判的汽車駕駛傾向性的判定方法
5.2 基於證據理論的汽車駕駛傾向性綜合評判方法
5.3 模糊評價與證據合成方法的比較
5.4 基於決策樹模型的汽車駕駛傾向性判定方法
5.5 本章小結
參考文獻

第二篇 基於動態車路協同推演的汽車駕駛傾向性辨識模型及計算方法
6自由流狀態下駕駛傾向性特徵提取
6.1 基於BP神經網絡的特徵提取模型
6.2 基於BP神經網絡的駕駛傾向性特徵提取
6.3 本章小結
參考文獻
7 自由流狀態下駕駛傾向性動態推演辨識模型
7.1 支持向量機識別理論
7.2 基於支持向量機的駕駛傾向性辨識模型的建立及標定
7.3 模型驗證
7.4 本章小結
參考文獻
8 跟馳狀態下駕駛傾向性特徵提取
8.1 粗糙集理論
8.2 基於粗糙集的駕駛傾向性特徵提取
8.3 本章小結
參考文獻
9 基於動態車路數據協同推演的汽車跟馳狀態駕駛傾向性辨識
9.1 汽車跟馳狀態駕駛傾向性辨識模型
9.2 駕駛傾向性識別模型的標定
9.3 駕駛傾向性識別模型驗證
9.4 本章小結
參考文獻
10 基於交通流微觀仿真實驗的駕駛傾向性驗證
10.1 基於車輛跟馳仿真實驗的駕駛傾向性驗證
10.2 基於車道變換仿真實驗的駕駛傾向性驗證
10.3 本章小結
參考文獻

第三篇 基於人車環境動態數據協同推演的汽車駕駛傾向性特徵提取及辨識
11 基於車輛跟馳的汽車駕駛傾向性動態特徵數據提取
11.1 基於離散粒子群的特徵提取模型
11.2 基於車輛跟馳的汽車駕駛傾向性動態特徵提取
11.3 本章小結
參考文獻
12 多車道環境下汽車駕駛傾向性特徵提取方法
12.1 車輛編組複雜性分析
12.2 基於遺傳退火算法的特徵提取模型
12.3 實驗設計
12.4 多車道環境下汽車駕駛傾向性動態特徵提取
12.5 本章小結
參考文獻
13 適應多車道環境的汽車駕駛傾向性辨識方法
13.1 動態貝葉斯網絡
13.2 適應多車道環境的汽車駕駛傾向性辨識模型
13.3 辨識模型驗證
13.4 仿真驗證
13.5 本章小結
參考文獻
14 雙車道條件下汽車駕駛傾向性轉移機制
14.1 態勢複雜性分析
14.2 汽車駕駛傾向性演化規律解析
14.3 馬爾可夫過程
14.4 轉移機制準確性驗證
14.5 本章小結
參考文獻
附錄
附錄一 卡特爾16種人格因素問卷
附錄二 駕駛心理測試問卷及評分方法
附錄三 動態貝葉斯網絡辨識模型前期參數設置
附錄四 汽車駕駛傾向性演化的統計特徵