[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在审
| 申请号： | 201910924572.1 | 申请日： | 2019-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN110619482A | 公开（公告）日： | 2019-12-27 |
| 发明（设计）人： | 姚学文;刘立向 | 申请（专利权）人： | 深圳前海车米云图科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/06 | 分类号： | G06Q10/06;G06Q50/26;G06N20/00 |
| 代理公司： | 44581 深圳正和天下专利代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 杨波 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及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，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。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解决了在构建逻辑回归模型并提取回归系数的过程中特征变量多且数据量不足的问题，也平衡了主客观赋权法对不同属性指标的重视程度，提供了基于深度学习的驾驶评分模型，通过建立驾驶行为评分模型，对实时驾驶行为可以提供较为准确且客观的行为评分。 | ||
| 搜索关键词： | 驾驶行为 评分指标 驾驶行为数据 逻辑回归模型 逻辑回归 评分模型 构建 数据预处理 异常值剔除 公式计算 回归系数 评分体系 属性指标 特征变量 分析 数据量 主客观 权重 驾驶 平衡 学习 | ||
【主权项】：
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：/nS1、收集驾驶行为数据；/nS2、将驾驶行为数据进行异常值剔除和数据预处理；/nS3、确定驾驶行为评分指标体系；/nS4、构建逻辑回归模型确定各评分指标的相对重要程度；/nS5、通过单层次分析赋权法确定驾驶行为评分指标的权重；/nS6、根据评分体系公式计算驾驶行为评分。/n
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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