摘要
摘要：在诸多交通事故之后，观察和评估驾驶员的行为，进而预测可能的风险，已经成为了车辆安全管理中至关重要的一环。对驾驶员行为的分析，主要围绕着他们的独特性格、可预知性以及对安全的影响这三个方面展开。解析驾驶员的行为特征，如驾驶习惯、反应时间以及注意力的集中程度等，为了深层次地了解驾驶员的行为模式。在此过程中，将会借助大数据和机器学习等前沿技术，动态地获取和分析驾驶行为的数据，目的是实现对驾驶员行为的精细观察和预测。借此基础，构建出多角度的风险预测模型，以此评估每个驾驶行为可能造成的风险程度。最后，实验结果显示，我们的驾驶员行为评估与风险预测模型在预测精度和预防交通事故方面具有显著的效果。为了进一步提高系统的预测精度和实用性，将在未来的研究中引入更多的驾驶环境因素和驾驶员个体差异因素。本文的研究结果对于优化车辆安全管理，降低交通事故发生率及提高驾驶人车辆安全性具有重要的理论和实际意义。
出版日期
2024年03月07日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
