13、模糊逻辑与机器学习在交通领域的应用

模糊逻辑与机器学习在交通领域的应用

在交通领域，无论是驾驶风险评估还是网络流量预测，都有着重要的研究价值。下面将分别介绍模糊逻辑系统在驾驶风险和能源效率估计中的应用，以及机器学习集成方法在光网络流量预测中的应用。

模糊逻辑系统用于驾驶风险和能源效率估计

在驾驶过程中，驾驶员的感知加速度（$a_p$）和测量的横向加速度（$a_m$）对于评估驾驶的安全性和舒适性至关重要。从驾驶员的角度来看，这种加速度衡量了驾驶的“感觉”。

数据来源与处理

使用的是公共的UAH - DriveSet数据集，该数据集包含了6位不同驾驶员驾驶不同车辆的数据，模拟了正常、困倦和激进三种驾驶行为，数据采集于西班牙的A - 2高速公路和马德里的M - 100二级公路。数据通过智能手机中的惯性传感器（加速度计和陀螺仪）和GPS获取，由于原始数据存在大量来自车辆振动的噪声，因此使用卡尔曼滤波器进行清洗，清洗后的数据与车辆运动具有良好的相关性。

驾驶员	性别	年龄范围	车辆	燃料类型
D1	男	40 - 50	奥迪Q5 (2014)	柴油
D2	男	20 - 30	奔驰B180