模糊神经网络驱动的弯坡路段驾驶员安全认知模型及其验证

本文主要探讨的是"弯坡组合路段安全认知推理模型"，发表于2007年的《北京工业大学学报》第33卷第8期。作者肖金坚和高利，他们从人-车-路（环境）系统的角度出发，深入研究了驾驶员在弯坡组合路段驾驶时的安全认知推理与路段特征因素之间的非线性作用规律。重点分析了三个关键参数：平曲半径、纵坡度和车辆行驶速度对驾驶员安全认知的影响。 平曲半径的大小直接影响驾驶员对道路曲率感知的难度，较小的半径可能导致驾驶员产生更大的驾驶压力和不安全感。纵坡度则影响驾驶员对行驶高度变化的适应，陡峭的坡度可能引发疲劳和不稳定驾驶行为。车辆行驶速度则是重要因素，过快的速度会降低驾驶员对周围环境的反应时间，从而增加潜在风险。 作者采用模糊神经网络理论构建了一个5层的驾驶员安全认知推理模型，该模型能够捕捉到这些参数间的复杂交互作用。通过结合实际路试数据，模型的有效性得到了验证，证明它能够准确模拟和预测驾驶员在特定弯坡组合路段下的主观安全感觉，以及这种感觉如何随上述参数的变化而变化。 研究发现，弯纵组合路段对驾驶员的影响尤为显著，因为这种线形组合会导致生理和心理压力增大，驾驶员的判断和操作行为容易受到干扰，从而增加交通事故的风险。因此，深入理解驾驶员在弯坡组合路段的安全认知与速度特性之间的关系，对于提升道路安全性具有重要的实践价值。 模糊神经网络在本研究中的应用，展示了其在处理驾驶员主观认知这类模糊、非线性问题上的优势，因为它能够处理不确定性和模糊性，同时具备分布式并行处理和自学习能力，有助于更准确地模拟驾驶员在复杂道路条件下的行为。 这篇论文提供了关于弯坡组合路段安全认知的关键见解，对于改进道路设计、提高驾驶员培训以及制定有效的交通安全管理策略具有重要的理论依据。