| 基于注意力机制及分层网络的危险驾驶行为预测方法 |
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| 引用本文： | 徐文翔,王俊骅,傅挺.基于注意力机制及分层网络的危险驾驶行为预测方法[J].同济大学学报(自然科学版),2022,50(5):722-730. |
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| 作者姓名： | 徐文翔 王俊骅 傅挺 |
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| 作者单位： | 同济大学 交通运输工程学院，上海 201804 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划（2019YFB1600703）；上海市科委项目（19DZ1202100） |
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| 摘 要： | 基于自然驾驶实验，获取“人-车-环境”多维驾驶行为数据，经过数据清洗与筛选构建危险驾驶行为标准数据库。采用显著性分析对指标进行筛选，并构建八维度的危险驾驶行为预测指标集。以神经网络为第一层，以基于注意力机制的长短期记忆（LSTM）网络为第二层，建立危险驾驶行为预测双层时序模型。结果表明：该模型能有效提升预测准确率（10%）；分层结构和注意力机制对预测准确率有较好的提升作用，分别为5%和3%。
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| 关 键 词： | 驾驶行为 长短期记忆(LSTM)网络 注意力机制 双层时序模型 时间窗 |
| 收稿时间： | 2021/6/15 0:00:00 |
Aggressive Driving Behavior Prediction Method Based on Attention Mechanism and Hierarchical Network |
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| XU Wenxiang,WANG Junhu,FU Ting.Aggressive Driving Behavior Prediction Method Based on Attention Mechanism and Hierarchical Network[J].Journal of Tongji University(Natural Science),2022,50(5):722-730. |
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| Authors: | XU Wenxiang WANG Junhu FU Ting |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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