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申请/专利权人：淮阴工学院

摘要：一种基于驾驶员风格诊断的智能交通推荐方法，收集驾驶员的行车数据，并利用ANFIS模型对行车数据进行分析和处理；所述的ANFIS模型先通过模糊逻辑对输入的行车数据进行隶属度函数的映射，再利用神经网络的学习和适应能力，对模糊规则参数进行优化和调整，实现模型化驾驶员的行车风格；采集驾驶员的行车数据，并识别采集的行车数据，并将采集到的行车数据与模型中驾驶员的行车风格进行对比，得到驾驶员的驾驶风格；将驾驶员的行车风格分为9种不同的风格类型，每种风格类型都对应一组特定的交通推荐建议，旨在提供个性化的驾驶辅助方案。本发明这种个性化推荐不仅增强了驾驶体验，而且提高了行车的安全性和效率。

主权项：1.一种基于驾驶员风格诊断的智能交通推荐方法，其特征在于：包括操作步骤：步骤1：驾驶行为数据的获取与预处理：根据收集驾驶员的行车数据，利用ANFIS模型对行车数据进行分析和处理；步骤2：建立驾驶风格多维度分类模型：标记驾驶员的驾驶行为模式和习惯变化，考虑实际操作习惯，融入驾驶者的情绪管理、风险偏好的心理维度将驾驶员划分为九个精细类别，通过统计学与机器学习算法，得到一种综合驾驶行为与心理状态的驾驶风格分类体系，建立用于分析驾驶风格的训练模型；步骤3：深度驾驶风格解析引擎：引入自适应神经模糊推理系统ANFIS模型为核心算法，对步骤1收集的海量行车数据进行深度挖掘与模式识别；ANFIS模型先通过模糊逻辑对输入的行车数据进行隶属度函数的映射，再利用神经网络的学习和适应能力，对模糊规则参数进行优化和调整；步骤4：动态个性化智能驾驶辅助策略：基于ANFIS分析得出的驾驶风格结论，针对每种风格类型的驾驶员都对应一组特定的交通推荐建议，实现一套动态生成的智能驾驶推荐策略；该策略包括预测潜在的风险行为并提供驾驶建议，以及优化车辆控制参数；提供个性化的驾驶辅助方案；步骤5：交互式智能驾驶辅助界面：整合直观的图形用户界面GUI；通过系统交互即时反馈智能推荐策略给驾驶员；同时支持驾驶员根据个人偏好和当前驾驶情境，灵活调整系统推荐的策略设置，实现人机协同优化的驾驶体验；步骤6：构建驾驶员的驾驶风格数据库：采集驾驶员的行车数据后，识别采集的行车数据，并将识别得到的行车数据与原始数据md1.csv驾驶风格与md2.csv驾驶心理状态数据集中驾驶员的行车风格进行对比，得到驾驶员的驾驶风格，建立驾驶员的驾驶风格数据库。

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