危险货物运输驾驶人风险倾向分类及识别模型研究

为合理评估危险货物运输驾驶人驾驶过程中的风险倾向，建立危险货物运输驾驶人风险倾向聚类及辨识体系，以动态监控系统中记录的驾驶人实时违规预警数据为基础，选取可能引发交通冲突的安全关键事件为特征参数，利用探索性因子分析方法实现指标降维，提取驾驶人风险倾向主因子，并通过K-means算法聚类不同风险倾向的驾驶人，最后基于聚类结果监督训练随机森林模型，辨识未知驾驶人的风险倾向。结果表明，利用选取的8类安全关键事件特征参数，可以将驾驶人风险倾向划分为攻击驾驶倾向、鲁莽驾驶倾向、驾驶分神倾向和驾驶疲劳倾向，且可以识别风险较低的驾驶人，基于随机森林模型的驾驶人风险倾向识别准确率为88.68%,可以较好地实现危险货物运输驾驶人风险倾向辨识。研究结果为危险货物运输驾驶人风险倾向分类及识别提供了方法依据。