个性化驾驶风格识别：机器学习在驾驶行为分析中的应用

本文档标题为《基于机器学习的个性化驾驶风格倾性识别方法》，由杨玉凤、曲大义、兰添贺、王韬和宋慧等人合作完成，发表于深圳大学学报(理工版)。该研究专注于利用机器学习技术来识别和理解驾驶员的个性化驾驶风格，这对于提升交通安全、智能交通系统以及驾驶辅助系统具有重要意义。 文章探讨了如何通过收集和分析驾驶员在实际驾驶过程中的行为数据，如车辆速度、转向角度、制动力度等，构建模型来识别出不同驾驶员的独特驾驶习惯，这涉及到特征提取、数据预处理、选择合适的机器学习算法（如支持向量机、决策树、神经网络等）以及模型训练和评估。这种个性化驾驶风格识别可以帮助汽车制造商优化车辆性能，提高用户体验，甚至在紧急情况下提供个性化的安全预警。 研究方法部分可能详细描述了数据采集设备的设置，数据清洗和标准化过程，以及如何处理隐私问题，确保数据的合法性和安全性。模型的性能评估指标可能会包括精确度、召回率、F1分数等，以衡量识别结果的准确性和可靠性。 由于录用定稿在发布后不允许大幅度修改，因此这篇论文在正式上线前经历了严格的同行评审和编辑部审查，确保其学术质量符合相关规定。同时，网络首发的背景也表明了数字化出版的发展趋势，论文不仅会出现在纸质期刊上，还会同步出现在《中国学术期刊（网络版）》这一官方平台，以便全球读者获取。 这篇文章对机器学习在交通领域中的应用进行了深入研究，并展示了如何将理论转化为实践，以提升驾驶安全和效率。随着智能汽车技术的发展，这类研究在未来有可能成为交通物流领域的重要驱动力。