基于云計(jì)算的駕駛行為分析.pdf

1、隨著汽車保有量的迅速增長(zhǎng)，人們對(duì)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(jì)性關(guān)注越來(lái)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(gè)研究課題。近年來(lái)，云計(jì)算技術(shù)飛速發(fā)展，解決了傳統(tǒng)駕駛行為分析方法無(wú)法處理海量車輛駕駛數(shù)據(jù)的問(wèn)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(jì)算的駕駛行為分析對(duì)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(jià)值。
　　本文的主要研究工作包括以下內(nèi)容:
　　(

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(jìn)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(jìn)型駕駛行為，一般型駕駛行為，謹(jǐn)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(jì)算平臺(tái)，研究基于云計(jì)算的并行譜聚類算法，并應(yīng)用于駕駛行為大數(shù)