基于自回归条件持续期模型的疲劳驾驶研究

来源：交通运输系统工程与信息杂志2018年第3期北京时间：

作者：毛树华，王先朋，文江辉，吴超仲，肖新平

单位：武汉理工大学 a. 理学院；b. 智能交通系统研究中心，武汉 430070

摘要：对实际驾驶实验中不同驾驶员的车速数据进行处理，得到车速变化持续期间序列，应用自回归条件持续期模型(ACD)，讨论了车速变化持续期的相关性质，并对模型的可靠性做了评估.使用ACD模型为车速变化持续期时间序列建模，其优点是能够在不损失原始非等间隔时间序列特性的条件下，直接分析得到驾驶状态的时域微观性质.采用EACD(1,1)和 WACD(1,1)模型对不同驾驶员的车速变化时间序列进行建模，结果表明：其具有较好的拟合程度，当实际期间小于条件预期期间，驾驶员的驾驶状态有变好的可能；当实际期间大于条件预期期间，驾驶员的驾驶状态有变差的可能.

关键词：交通工程,疲劳驾驶,ACD模型,车速变化持续期,准极大似然估计,Nelder-mead单纯形法

基金资助：国家自然科学基金/National Natural Science Foundation of China(51479151，61403288).