驾驶模拟实验室数据处理与分析系统的设计与实现
这是一篇关于驾驶模拟,行为分析,数据可视化,SSM框架,因子分析,K-means算法的论文, 主要内容为驾驶模拟实验数据的处理分析有利于交通工程领域实验员对驾驶员行为进行深入研究。然而,现有的驾驶模拟实验数据庞大且实验流程繁杂,课题因人而异但基本数据处理方式和分析方法大致相同。为方便后续分析,交通领域学者往往需要学习不同的编程语言对原始模拟数据进行分段和提取,这无疑增添了重复的研究步骤;并且大量基于时间点的数据并不直观,人工寻找有效关键区域耗时耗力。因此,本论文从软件工程学出发,结合驾驶模拟实验和数据综合分析方法,以实验员和驾驶模拟员为研究对象,系统分析了驾驶模拟实验室数据和综合管理需解决的问题,开发了驾驶模拟实验室数据处理与分析平台。旨在方便交通领域实验员自定义提取专项分析指标、可视化展示驾驶模拟数据、对驾驶员进行综合评价以及对驾驶模拟实验室进行综合管理。本文分析了国内外驾驶模拟和行为评价的现状,在现有驾驶员行为评价的基础上,提出主观问卷分析方法以及雷达图综合评价方法进行分析评价展示。然后,在对系统理论和相关技术进行说明的基础上确定了系统的详细功能和实现方法。在系统功能设计方面,文中将驾驶模拟实验室数据处理与分析平台划分为数据存储、数据处理展示、驾驶数据分析和实验室综合管理四个模块展开叙述。在架构设计方面,选择SSM后台框架和Vue.js前端框架进行前后端分离开发,使用My SQL关系型数据库,并使用Redis作缓存,Tomcat服务器展开系统开发。在系统实现方面,对驾驶模拟数据进行分类存储、并结合ECharts工具提供自定义数据提取和可视化展示功能,可以对单变量变化趋势和多变量关系进行可视化,方便实验员分析数据;在驾驶员综合评价方面,使用因子分析和K-means聚类算法对收集到的问卷信息进行处理,得出基于主观问卷的驾驶行为分类;并使用“控制-决策-避险”综合评分方式用雷达图进行全面直观的量化评价;在综合管理模块实现对实验流程的梳理以便规范管理。最后,在设计基础上对系统进行了测试并进行总结和展望。
驾驶模拟实验室数据处理与分析系统的设计与实现
这是一篇关于驾驶模拟,行为分析,数据可视化,SSM框架,因子分析,K-means算法的论文, 主要内容为驾驶模拟实验数据的处理分析有利于交通工程领域实验员对驾驶员行为进行深入研究。然而,现有的驾驶模拟实验数据庞大且实验流程繁杂,课题因人而异但基本数据处理方式和分析方法大致相同。为方便后续分析,交通领域学者往往需要学习不同的编程语言对原始模拟数据进行分段和提取,这无疑增添了重复的研究步骤;并且大量基于时间点的数据并不直观,人工寻找有效关键区域耗时耗力。因此,本论文从软件工程学出发,结合驾驶模拟实验和数据综合分析方法,以实验员和驾驶模拟员为研究对象,系统分析了驾驶模拟实验室数据和综合管理需解决的问题,开发了驾驶模拟实验室数据处理与分析平台。旨在方便交通领域实验员自定义提取专项分析指标、可视化展示驾驶模拟数据、对驾驶员进行综合评价以及对驾驶模拟实验室进行综合管理。本文分析了国内外驾驶模拟和行为评价的现状,在现有驾驶员行为评价的基础上,提出主观问卷分析方法以及雷达图综合评价方法进行分析评价展示。然后,在对系统理论和相关技术进行说明的基础上确定了系统的详细功能和实现方法。在系统功能设计方面,文中将驾驶模拟实验室数据处理与分析平台划分为数据存储、数据处理展示、驾驶数据分析和实验室综合管理四个模块展开叙述。在架构设计方面,选择SSM后台框架和Vue.js前端框架进行前后端分离开发,使用My SQL关系型数据库,并使用Redis作缓存,Tomcat服务器展开系统开发。在系统实现方面,对驾驶模拟数据进行分类存储、并结合ECharts工具提供自定义数据提取和可视化展示功能,可以对单变量变化趋势和多变量关系进行可视化,方便实验员分析数据;在驾驶员综合评价方面,使用因子分析和K-means聚类算法对收集到的问卷信息进行处理,得出基于主观问卷的驾驶行为分类;并使用“控制-决策-避险”综合评分方式用雷达图进行全面直观的量化评价;在综合管理模块实现对实验流程的梳理以便规范管理。最后,在设计基础上对系统进行了测试并进行总结和展望。
驾驶模拟实验室数据处理与分析系统的设计与实现
这是一篇关于驾驶模拟,行为分析,数据可视化,SSM框架,因子分析,K-means算法的论文, 主要内容为驾驶模拟实验数据的处理分析有利于交通工程领域实验员对驾驶员行为进行深入研究。然而,现有的驾驶模拟实验数据庞大且实验流程繁杂,课题因人而异但基本数据处理方式和分析方法大致相同。为方便后续分析,交通领域学者往往需要学习不同的编程语言对原始模拟数据进行分段和提取,这无疑增添了重复的研究步骤;并且大量基于时间点的数据并不直观,人工寻找有效关键区域耗时耗力。因此,本论文从软件工程学出发,结合驾驶模拟实验和数据综合分析方法,以实验员和驾驶模拟员为研究对象,系统分析了驾驶模拟实验室数据和综合管理需解决的问题,开发了驾驶模拟实验室数据处理与分析平台。旨在方便交通领域实验员自定义提取专项分析指标、可视化展示驾驶模拟数据、对驾驶员进行综合评价以及对驾驶模拟实验室进行综合管理。本文分析了国内外驾驶模拟和行为评价的现状,在现有驾驶员行为评价的基础上,提出主观问卷分析方法以及雷达图综合评价方法进行分析评价展示。然后,在对系统理论和相关技术进行说明的基础上确定了系统的详细功能和实现方法。在系统功能设计方面,文中将驾驶模拟实验室数据处理与分析平台划分为数据存储、数据处理展示、驾驶数据分析和实验室综合管理四个模块展开叙述。在架构设计方面,选择SSM后台框架和Vue.js前端框架进行前后端分离开发,使用My SQL关系型数据库,并使用Redis作缓存,Tomcat服务器展开系统开发。在系统实现方面,对驾驶模拟数据进行分类存储、并结合ECharts工具提供自定义数据提取和可视化展示功能,可以对单变量变化趋势和多变量关系进行可视化,方便实验员分析数据;在驾驶员综合评价方面,使用因子分析和K-means聚类算法对收集到的问卷信息进行处理,得出基于主观问卷的驾驶行为分类;并使用“控制-决策-避险”综合评分方式用雷达图进行全面直观的量化评价;在综合管理模块实现对实验流程的梳理以便规范管理。最后,在设计基础上对系统进行了测试并进行总结和展望。
基于VAR模型的陡坡急弯路段安全风险产生机理研究
这是一篇关于陡坡-急弯线形,安全风险机理,多因素耦合,VAR模型,驾驶模拟的论文, 主要内容为道路安全影响因素复杂多样,一直以来,受到同行的普遍关注。而多因素动态耦合作用下,道路安全风险机理研究有待深入,道路安全设计一致性的基础理论还不成熟,基于主动安全设计的思想较少真正体现到现代道路线形安全设计之中。本文将以山区公路陡坡-急弯路段为例,从人-车-道路及环境等多因素的动态耦合系统整体出发,以陡坡-急弯组合线形路段为研究对象,对其安全风险产生机理进行深入研究。首先,搭建陡坡-急弯综合驾驶模拟实验平台并进行驾驶模拟试验。基于实验得到的驾驶员心生理及车辆运行特征数据,综合考虑人-车-路及环境状态变化特性,建立影响行驶安全的评价指标集。其次,以驾驶模拟实验与理论分析相结合的方式,对陡坡-急弯分路段安全信息指标变化规律、驾驶员主观调研结果及事故数据进行深度分析,研究道路陡坡-急弯组合线形条件下驾驶员心理、驾驶行为、车辆行驶状态及事故率特征。结果表明:纵坡度越大、弯道半径越小,驾驶员心理、驾驶行为、车辆运行状态变化越明显,事故率越高。接着,依照类反射弧信息传递理论,将显著影响行驶安全的特征指标集划分为刺激信息层、感知行为层及外在表现层三个层次,构建VAR模型,针对影响安全的特征指标的层间关系,分析因素间相互作用对象、程度和方式,研究逐层信息传递结构规律以及层间信息传递规律。进而,将陡坡-急弯组合线形条件下驾驶员心理、驾驶行为、车辆行驶状态和事故率特征与VAR模型层间信息传递规律相结合,分析其安全风险产生机理,并对陡坡-急弯全路段危险点位进行排序。结果表明:陡坡-急弯路段复杂线形导致的车辆横向失稳、心理紧张以及不当的驾驶行为,是陡坡-急弯路段发生安全事故的根本原因。最终,基于陡坡-急弯路段安全风险产生机理,在限速、专注度、驾驶员和车辆管理等政策法规层面以及道路线形和设施建设层面分别提出合理的指标及改善建议,为以主动安全意识提升陡坡-急弯路段行驶安全性以及设计符合智能汽车安全行驶的线形提供依据。
驾驶模拟实验室数据处理与分析系统的设计与实现
这是一篇关于驾驶模拟,行为分析,数据可视化,SSM框架,因子分析,K-means算法的论文, 主要内容为驾驶模拟实验数据的处理分析有利于交通工程领域实验员对驾驶员行为进行深入研究。然而,现有的驾驶模拟实验数据庞大且实验流程繁杂,课题因人而异但基本数据处理方式和分析方法大致相同。为方便后续分析,交通领域学者往往需要学习不同的编程语言对原始模拟数据进行分段和提取,这无疑增添了重复的研究步骤;并且大量基于时间点的数据并不直观,人工寻找有效关键区域耗时耗力。因此,本论文从软件工程学出发,结合驾驶模拟实验和数据综合分析方法,以实验员和驾驶模拟员为研究对象,系统分析了驾驶模拟实验室数据和综合管理需解决的问题,开发了驾驶模拟实验室数据处理与分析平台。旨在方便交通领域实验员自定义提取专项分析指标、可视化展示驾驶模拟数据、对驾驶员进行综合评价以及对驾驶模拟实验室进行综合管理。本文分析了国内外驾驶模拟和行为评价的现状,在现有驾驶员行为评价的基础上,提出主观问卷分析方法以及雷达图综合评价方法进行分析评价展示。然后,在对系统理论和相关技术进行说明的基础上确定了系统的详细功能和实现方法。在系统功能设计方面,文中将驾驶模拟实验室数据处理与分析平台划分为数据存储、数据处理展示、驾驶数据分析和实验室综合管理四个模块展开叙述。在架构设计方面,选择SSM后台框架和Vue.js前端框架进行前后端分离开发,使用My SQL关系型数据库,并使用Redis作缓存,Tomcat服务器展开系统开发。在系统实现方面,对驾驶模拟数据进行分类存储、并结合ECharts工具提供自定义数据提取和可视化展示功能,可以对单变量变化趋势和多变量关系进行可视化,方便实验员分析数据;在驾驶员综合评价方面,使用因子分析和K-means聚类算法对收集到的问卷信息进行处理,得出基于主观问卷的驾驶行为分类;并使用“控制-决策-避险”综合评分方式用雷达图进行全面直观的量化评价;在综合管理模块实现对实验流程的梳理以便规范管理。最后,在设计基础上对系统进行了测试并进行总结和展望。
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