[发明专利]基于逻辑回归和单层次分析赋权法的驾驶行为评分方法

权利要求书

1.一种基于逻辑回归和单层次分析赋权法的驾驶行为评分方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、收集驾驶行为数据；

S2、将驾驶行为数据进行异常值剔除和数据预处理；

S3、确定驾驶行为评分指标体系；

S4、构建逻辑回归模型确定各评分指标的相对重要程度；

S5、通过单层次分析赋权法确定驾驶行为评分指标的权重；

S6、根据评分体系公式计算驾驶行为评分。

2.根据权利要求1所述的基于逻辑回归和单层次分析赋权法的驾驶行为评分方法，其特征在于，所述步骤S1中，利用车载高级驾驶辅助系统对车辆行驶状态数据进行收集。

3.根据权利要求2所述的基于逻辑回归和单层次分析赋权法的驾驶行为评分方法，其特征在于，所述车辆行驶状态数据包括车道偏离、前车碰撞、行人探测、车距过近、急加速、急刹车、急转弯、超时驾驶、超速驾驶。

4.根据权利要求1所述的基于逻辑回归和单层次分析赋权法的驾驶行为评分方法，其特征在于，所述步骤S1中，利用驾驶员状态监测系统采集驾驶员驾驶状态数据。

5.根据权利要求4所述的基于逻辑回归和单层次分析赋权法的驾驶行为评分方法，其特征在于，所述驾驶员驾驶状态数据包括疲劳驾驶、吸烟、打电话、打哈欠、闭眼睛、驾驶员异常、更换驾驶员、驾驶员姿态异常、驾驶员未系安全带和驾驶员身份不符。

6.根据权利要求1所述的基于逻辑回归和单层次分析赋权法的驾驶行为评分方法，其特征在于，所述步骤S2中，对于不出险和出险数据，按照均值加减三倍标准差剔除异常值，对剩余数据进行数据标准化处理，具体公式如下：

其中表示标准化后的值，x_i表示标准化之前的值，μ_x为均值，δ_x为标准差。

7.根据权利要求6所述的基于逻辑回归和单层次分析赋权法的驾驶行为评分方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下步骤：

S3.1、剔除全部数据为0的驾驶行为变量；

S3.2、利用逐步回归的方式并根据赤池信息准则和ROC曲线下与坐标轴围城的面积的值确定有效的驾驶行为变量。

8.根据权利要求7所述的基于逻辑回归和单层次分析赋权法的驾驶行为评分方法，其特征在于，所述步骤S4中，提取逻辑回归模型中各变量的回归系数，具体步骤如下：

S4.1、训练模型：按照7：3的比例将数据集划分为训练集和测试集，利用70％的数据训练模型，然后利用30％的数据测试模型的效果，训练次数为1000，取模型预测的准确率均值为最终的预测精度；

S4.2、获取评分指标的相对重要性：提取最优模型中各个变量的回归系数，进行指数变换后作为构建对比矩阵的依据。