[发明专利]基于逻辑回归和单层次分析赋权法的驾驶行为评分方法

说明书

本发明涉及一种基于逻辑回归和单层次分析赋权法的驾驶行为评分方法，包括以下步骤：S1、收集驾驶行为数据；S2、将驾驶行为数据进行异常值剔除和数据预处理；S3、确定驾驶行为评分指标体系；S4、构建逻辑回归模型确定各评分指标的相对重要程度；S5、通过单层次分析赋权法确定驾驶行为评分指标的权重；S6、根据评分体系公式计算驾驶行为评分。一种基于逻辑回归和单层次分析赋权法的驾驶行为评分方法解决了在构建逻辑回归模型并提取回归系数的过程中特征变量多且数据量不足的问题，也平衡了主客观赋权法对不同属性指标的重视程度，提供了基于深度学习的驾驶评分模型，通过建立驾驶行为评分模型，对实时驾驶行为可以提供较为准确且客观的行为评分。

技术领域

本发明涉及驾驶行为智能评估领域，更具体地说，涉及一种基于逻辑回归和单层次分析赋权法的驾驶行为评分方法。

背景技术

随着生活水平的日益提高，机动车辆的数量也越来越多，在驾驶过程中，不安全的驾驶行为成了安全隐患的源头。据统计，不良的驾驶行为导致的交通事故死亡人数占86.5％，因此，定性以及定量地判断驾驶行为的好坏已然迫在眉睫。

在驾驶行为判别的过程中，由于各个指标重要程度的差异性，使得指标赋权工作变得非常重要。目前主流的赋权法分为客观赋权法和主观赋权法两种，然而单独使用上述任一方法均存在一定的局限性：

(1)主成分分析法、熵技术法、均方差法以及目标规划法等客观赋权法是各个指标根据一定的规则进行自动赋权的一类方法，该赋权法很大程度上依赖足够的样本数据和实际的问题，通用性和可参与性较差；

(2)专家调查法、二项系数法、环比评分法和层次分析法等主观赋权法受到决策者主观重视程度的影响较大，由于专业水平、职能和业务领域等因素的不同，意见分歧较大，很难得到统一的结果，在一定程度上降低了专家意见的可信度。

层次分析法是系统工程中对非定量事件作出定性和定量相结合的一种系统分析法，然而在实际项目评价中，指标的相对重要程度很难较为准确地获得。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，提供一种基于逻辑回归和单层次分析赋权法的驾驶行为评分方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种基于逻辑回归和单层次分析赋权法的驾驶行为评分方法，包括以下步骤：

S1、收集驾驶行为数据；

S2、将驾驶行为数据进行异常值剔除和数据预处理；

S3、确定驾驶行为评分指标体系；

S4、构建逻辑回归模型确定各评分指标的相对重要程度；

S5、通过单层次分析赋权法确定驾驶行为评分指标的权重；

S6、根据评分体系公式计算驾驶行为评分。

优选地，所述步骤S1中，利用车载高级驾驶辅助系统对车辆行驶状态数据进行收集。

优选地，所述车辆行驶状态数据包括车道偏离、前车碰撞、行人探测、车距过近、急加速、急刹车、急转弯、超时驾驶、超速驾驶。

优选地，所述步骤S1中，利用驾驶员状态监测系统采集驾驶员驾驶状态数据。

优选地，所述驾驶员驾驶状态数据包括疲劳驾驶、吸烟、打电话、打哈欠、闭眼睛、驾驶员异常、更换驾驶员、驾驶员姿态异常、驾驶员未系安全带和驾驶员身份不符。

优选地，所述步骤S2中，对于不出险和出险数据，按照均值加减三倍标准差剔除异常值，对剩余数据进行数据标准化处理，具体公式如下：

其中表示标准化后的值，x_i表示标准化之前的值，μ_x为均值，δ_x为标准差。