1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 公交车驾乘舒适度研究现状
1.2.2 驾驶行为研究现状
1.3 主要工作及内容安排
1.3.1 主要工作
1.3.2 内容安排
2 舒适度评价及预测关键技术
2.1 公交车驾乘舒适度及驾驶行为预测整体框架
2.2 驾驶行为模型概述
2.3 驾乘舒适度评价
2.3.1 特征参数选取
2.3.2 舒适度评价标准
2.4 驾驶行为预测模型
2.5 本章小结
3 参数获取及数据预处理
3.1 公交车数据采集和相关预处理
3.1.1 原始数据集
3.1.2 公交车行驶路线的预处理
3.1.3 公交车原始数据集的预处理
3.1.4 构建有效数据集
3.2 基于公交车行驶路线的GPS校准
3.2.1 高德地图API
3.2.2 坐标系转换
3.2.3 校准策略
3.2.4 校准过程中的特殊情况
3.2.5 校准实验及其结果分析
3.3 基于评价区域的公交车驾乘舒适度建模
3.3.1 公交路线中的评价区域
3.3.2 构建原始有效数据集
3.4 本章小结
4 面向舒适度的驾驶行为预测建议模型及相关应用
4.1 预测模型介绍
4.1.1 长短时记忆网络
4.1.2 BP 神经网络
4.1.3 多元线性回归模型
4.1.4 支持向量回归模型
4.2 基于LSTM的良好驾驶行为预测建议的神经网络设计
4.3 对比实验模型设计
4.4 实验平台
4.5 实验结果
4.5.1 评价指标
4.5.2 结果分析
4.6 公交车驾驶行为实时建议系统
4.6.1 开发框架
4.6.2 系统模块介绍
4.7 本章小结
5 总结与展望
5.1 本文工作总结
5.2 未来研究工作展望
参考文献
附 录
A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录
B. 学位论文数据集
致谢
重庆大学;