16、驾驶风格识别与新闻聚类的创新方法

驾驶风格识别与新闻聚类的创新方法

1. 驾驶风格识别

1.1 移动平均与特征分析

在驾驶风格识别的研究中，移动平均是一种常用的分析方法。例如，当设定 Δ = 20000 ，系数为 {1, 2, 3, 4, 5, 6} 时，可以得到特定的移动平均线。这里以 h 特征为例进行说明，但实际上任何其他特征都可以进行类似的分析。

通过对比不同图中的线条可以发现，图 4 中的线条相较于图 5 和图 6 更加嘈杂。这一特性可能是由于平滑参数值的不同导致的，图 4 中的平滑参数 Δ = 5000 ，而图 5 和图 6 中的 Δ = 20000 。较小的平滑参数值会使线条更易受到波动的影响，从而表现出更多的噪声。

1.2 替代方法

1.2.1 Ramer - Douglas - Peucker 算法（RDP）

RDP 算法用于减少由一系列点近似表示的曲线中的点数。其具体步骤如下：
- 起始曲线是一个有序的点集，并结合距离维度 ϵ 。
- 算法递归地划分线条。初始时，处理第一个点和最后一个点之间的所有点，并自动标记这两个点为需要保留的点。
- 找到距离以第一个和最后一个点为端点的线段最远的点（该点显然是曲线上距离近似线段最远的点）。
- 如果该点到线段的距离小于 ϵ ，则可以丢弃当前未标记为保留的所有点，且简化后的曲线误差不会超过 ϵ 。
- 如果该点到线段的距离大于 ϵ ，则必须保留该点。
- 算法递归地对第一个点和最远点、最远点和最后一个点进行处理（包括标记最远点为保留点）。
- 递归完成后，生成一个新的输出曲线，该曲线仅由标记为保留的点组成。