[发明专利]一种基于GPS数据的疲劳驾驶预测方法

摘要

本发明公开了一种基于GPS数据的疲劳驾驶预测方法，包括如下步骤：1.建立GPS数据库；2.从GPS数据库中选取行驶数据，将行驶数据设定为若干个与疲劳驾驶相关的预测变量，并将预测变量进行标准化处理，作为样本；然后，将发生疲劳驾驶的情况与每个样本对应，将样本划分为属于疲劳驾驶和不属于疲劳驾驶两种状态；最后将样本按7：3的比例划分为训练集合和验证集合；3.构建一个含有输入层、隐藏层和输出层的多层感知神经网络，生成用于预测疲劳驾驶的分类模型；4.采用模型对预测时段内是否会发生疲劳驾驶进行预测，当预测时段内会发生疲劳驾驶时，对驾驶员进行提醒。能够提前对是否发生疲劳驾驶进行预测，提前对驾驶员进行预警。

主权项

1.一种基于GPS数据的疲劳驾驶预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、建立GPS数据库：通过车载GPS设备采集被预测车辆自预测时间节点前，第一时间段内的行驶数据，作为GPS数据库；步骤2、处理数据：从GPS数据库中选取自预测时间节点前，设定的第二时间段内的行驶数据，第一时间段包含第二时间段，将第二时间段内选取的行驶数据设定为若干个与疲劳驾驶相关的预测变量，并将预测变量进行标准化处理，作为样本；然后，将第二时间段内的发生疲劳驾驶的情况与每个样本对应，将样本划分为属于疲劳驾驶和不属于疲劳驾驶两种状态；最后将样本按7：3的比例划分为训练集合和验证集合；步骤3、构建及训练多层感知神经网络：构建一个含有输入层、隐藏层和输出层的多层感知神经网络，将步骤2所述的训练集合和验证集合作为多层感知神经网络的输入，再利用反向传播算法对多层感知神经网络进行训练，生成用于预测疲劳驾驶的分类模型；步骤4、采用步骤3所述的模型对预测时段内是否会发生疲劳驾驶进行预测，当预测时段内会发生疲劳驾驶时，对驾驶员进行提醒。