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摘要：本发明涉及一种基于CNN‑GRU‑Attention的驾驶行为预测方法，属于智能驾驶技术领域。其包括如下步骤：采集驾驶过程中驾驶员多模态生理信号与车辆行驶参数，进行预处理；对完成预处理的生理信号与车辆行驶参数进行特征提取、特征筛选，并根据驾驶过程中产生的驾驶行为进行数据标定，随后将数据样本划分为训练集、测试集、验证集；将训练集样本输入到驾驶行为预测模型中，以多模态生理信号与车辆行驶参数为输入，驾驶行为预测结果为输出，根据训练损失与预测精度，不断调整网络结构与参数，训练驾驶行为预测模型，并可视化混淆矩阵。完成训练后，将验证集样本数据输入模型中进行驾驶行为预测。本发明驾驶行为预测准确率更高。
主权项：1.一种基于CNN-GRU-Attention的驾驶行为预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1采集驾驶过程中驾驶员的多模态生理信号与车辆行驶参数，并进行预处理；S2对完成预处理的生理信号与车辆行驶参数进行特征提取、特征筛选，并根据驾驶过程中产生的驾驶行为进行数据标定，随后将数据样本划分为训练集、测试集、验证集；S3将训练集样本输入到构建的CNN-GRU-Attention驾驶行为预测模型中，以多模态生理信号与车辆行驶参数为输入，驾驶行为预测结果为输出，根据训练损失与预测精度，不断调整网络结构与参数，训练驾驶行为预测模型，并可视化混淆矩阵，完成训练后，将验证集样本数据输入模型中进行驾驶行为预测。
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百度查询： 沈阳工业大学 一种基于CNN-GRU-Attention的驾驶行为预测方法
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