公路货运危险驾驶行为智能预测技术研究

摘要： 基于某省载货汽车历史行驶数据，提出了一种基于卷积神经网络-长短期记忆（CNN-LSTM）网络与自注意力机制的危险驾驶行为预测方法。针对载货汽车行驶数据量大、维度高、特征提取难度大、时序性强的特点，首先运用XGBoost对特征进行筛选，接着利用卷积神经网络（CNN）进行空间特征提取，再运用长短期记忆（LSTM）网络捕捉驾驶行为的时序信息，最后通过自注意力机制对危险驾驶行为进行预测... （共7页）