基于云計算的駕駛行為分析.pdf

1、隨著汽車保有量的迅速增長，人們對汽車的性能、交通出行的通暢性和駕駛的安全性、舒適性以及經(jīng)濟性關(guān)注越來越高，駕駛行為分析成為了車輛和交通領(lǐng)域共同關(guān)注的一個研究課題。近年來，云計算技術(shù)飛速發(fā)展，解決了傳統(tǒng)駕駛行為分析方法無法處理海量車輛駕駛數(shù)據(jù)的問題，為駕駛行為分析提供了有力的技術(shù)支持。因此，本文研究基于云計算的駕駛行為分析對智能交通及駕駛輔助系統(tǒng)的發(fā)展具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。
　　本文的主要研究工作包括以下內(nèi)容:
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2、1)根據(jù)Pearson相關(guān)系數(shù)提取出與油耗及安全密切相關(guān)的特征參數(shù)，采用K-means算法、KFCM算法以及譜聚類算法分別進行聚類分析，從油耗角度最終得到三類駕駛行為:高耗油駕駛行為，中等耗油駕駛行為，低耗油駕駛行為;從安全角度最終得到三種駕駛行為:激進型駕駛行為，一般型駕駛行為，謹慎型駕駛行為。
　　(2)基于OpenStack虛擬化技術(shù)和Spark并行處理技術(shù)構(gòu)建云計算平臺，研究基于云計算的并行譜聚類算法，并應(yīng)用于駕駛行為大數(shù)