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学习分析视角下的个性化预测研究 被引量:3
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作者 张琪 王红梅 +1 位作者 庄鲁 赖松 《中国远程教育》 CSSCI 北大核心 2019年第4期38-45,92,93共10页
以学习分析为核心的“数据驱动教学”已成为智能教育时代的重要教学范式。在学习结果预测方面,大多数研究将学习者视为整体进行评估,缺少个性化的分类形式与预测模型,也鲜有较为全面的数据挖掘算法的比较研究。本研究基于中学“互联网+... 以学习分析为核心的“数据驱动教学”已成为智能教育时代的重要教学范式。在学习结果预测方面,大多数研究将学习者视为整体进行评估,缺少个性化的分类形式与预测模型,也鲜有较为全面的数据挖掘算法的比较研究。本研究基于中学“互联网+”混合学习场景,基于“大五人格”分类,分析学习行为指标与不同人格特质群体学习结果之间的相关性,利用多元线性回归构建相应的预测模型。通过对28类回归算法与24类分类算法的结果比较,判别具有最佳精度和鲁棒性的预测算法。研究发现,不同人格特质群体的预测变量存在差异,课后测验平均分数出现在所有群体的预测方程中并占有最高的权重;过程性评估成绩、在线学习时长是较为稳健的预测因子;无论在数值预测还是分类预警中,Random Forest算法都具有最佳效能。 展开更多
关键词 学习分析 学习预测 数据挖掘 人格特质 个性化建模 智能学习系统 预测效能 数据驱动教学
基于社交学习的教师网络学习共同体之构建——兼论面向智能时代的教师网络学习共同体 预览 被引量:5
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作者 陶佳 《远程教育杂志》 CSSCI 北大核心 2018年第2期87-95,共9页
随着移动互联网技术的快速发展,人们的交互与学习更加便捷、多元,越来越多的人选择加入网络学习共同体,它是多元化学习时代中,促进个体高效学习的途径之一。对于教师个体而言,教师网络学习共同体有着持续时间长但参与积极性低的特点,而... 随着移动互联网技术的快速发展,人们的交互与学习更加便捷、多元,越来越多的人选择加入网络学习共同体,它是多元化学习时代中,促进个体高效学习的途径之一。对于教师个体而言,教师网络学习共同体有着持续时间长但参与积极性低的特点,而相关研究表明:社交学习能有效提升学习者的参与性。因此,引入社交学习理论分析教师网络学习共同体的构建,从学习渠道、资源环境、交往环境、社交活动四个维度阐述教师网络学习共同体的内涵;从预测机制、迁移机制、增强机制三个维度剖析教师网络学习共同体的建构过程,提出个体学习、交互式学习、项目式学习的教师网络学习共同体表现形式;而面向智能时代的教师网络学习共同体的构建特征与核心,在于教师掌握并利用机器进行学习预测、学习迁移与学习增强。 展开更多
关键词 网络社交 社交学习 教师学习 网络学习共同体 学习预测 学习增强 学习迁移 大数据
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教学干预:提升混合课程质量的关键因素 被引量:8
3
作者 孙众 宋洁 +1 位作者 吴敏华 骆力明 《中国电化教育》 CSSCI 北大核心 2017年第4期90-96,共7页
在线开放课程与高校传统教学的结合,使得校园混合课程成为未来高等院校课程的主要形态。在综述已有教学干预经验与不足的基础上,该文提出了校园混合课程教学干预的框架,以课程动态设计为切入点,根据预测需求选择预测模型,确定干预对象... 在线开放课程与高校传统教学的结合,使得校园混合课程成为未来高等院校课程的主要形态。在综述已有教学干预经验与不足的基础上,该文提出了校园混合课程教学干预的框架,以课程动态设计为切入点,根据预测需求选择预测模型,确定干预对象选择干预类型,实施混合课程下的教学干预。该文以三类六种教学干预为例,依托校园混合课程开展了连续2年的教学干预实证研究。结果发现:班级干预比个别干预更能激发学生群体的在线学习参与度;面授在线相结合的混合干预比传统干预更能建立良好的社会化学习网络;深层干预与浅层干预对于中低分组的学生均有正向促进作用,其中深层干预对于中分组学生的学业改善作用更为明显。基于学习分析技术的有效教学干预,不仅是动态设计混合课程的基础,还成为提升校园混合课程质量的关键。 展开更多
关键词 教学干预 学习分析 学习预测 校园混合课程
混合课程动态设计研究 预览 被引量:8
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作者 孙众 宋洁 骆力明 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2017年第7期85-90,116共7页
以~IOOC为代表的在线课程与校园面授课程的紧密结合,形成了互联网+校园混合课程。为破解面授课程不易满足个性化发展,在线课程又面临学生低参与度和高流失率的困境,本研究提出了数据驱动混合课程动态设计理念。通过为期两年的连续... 以~IOOC为代表的在线课程与校园面授课程的紧密结合,形成了互联网+校园混合课程。为破解面授课程不易满足个性化发展,在线课程又面临学生低参与度和高流失率的困境,本研究提出了数据驱动混合课程动态设计理念。通过为期两年的连续教学实践发现,多元回归可以作为学生课程表现的预测模型,学生绩点、前导课成绩、在线学习参与度等是学业表现的有效预测因素。提出了动态设计的具体实践路径原则和前期诊断与补救、渗透学习方法、提早社会化和强化兴趣等教学策略,以实现校园混合课程的动态设计与有效实施。 展开更多
关键词 混合学习 学习预测 动态设计 MOOC
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如何进行课前设计 预览
5
作者 卞文杰 《防灾技术高等专科学校学报》 2001年第1期 22-25,共4页
教学设计是提高教学"艺术"的重要步骤和环节,它是用系统论、信息论、控制论和现代教育理论作指导进行分析、研究教学问题,确定解决问题所采用的方法和步骤,并对教学结果进行评价的一种计划过程.在现在大教育"减负"... 教学设计是提高教学"艺术"的重要步骤和环节,它是用系统论、信息论、控制论和现代教育理论作指导进行分析、研究教学问题,确定解决问题所采用的方法和步骤,并对教学结果进行评价的一种计划过程.在现在大教育"减负"的形势下,提高课堂效率以保证"减时增效"落到实处,最终达到"减负"不"减质"的目的,教学设计的质量更为关键,只有高质量的设计才能有最优化的课堂结构,最后才能实现课堂的高效率,完成高质量的设计受很多因素的影响.本文主要着重从教学设计的内容,及进行教学设计应注意的问题两方面进行简要的论述. 展开更多
关键词 教学设计 教学目标 教学策略 课堂教学 学习预测
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基于EEMD阈值去噪的电能质量多扰动分类 预览
6
作者 范伟 田丽 汪晨 《齐齐哈尔大学学报:自然科学版》 2018年第2期31-37,共7页
针对含噪声的电能质量多扰动分类识别问题,提出一种基于EEMD阈值去噪的分类识别方法。首先依据源噪声信号在电能基波上不同频率和不同幅值叠加的特性,采用EEMD去噪法对信号源分解得到固有模态函数(IMF),消除高斯白噪声后,将得到的IMF分... 针对含噪声的电能质量多扰动分类识别问题,提出一种基于EEMD阈值去噪的分类识别方法。首先依据源噪声信号在电能基波上不同频率和不同幅值叠加的特性,采用EEMD去噪法对信号源分解得到固有模态函数(IMF),消除高斯白噪声后,将得到的IMF分量转化为IMF能量值;最后,运用人工蜂群算法(ABC)优化在线极限学习机(OSELM)实现多扰动分类识别。MATLAB实例证明了提出方法的能够准确的对于扰动信号进行分类识别。 展开更多
关键词 EEMD 阈值去噪 在线极限学习预测模型 人工蜂群算法
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交易者认知能力与金融资产价格泡沫:一个实验研究 被引量:5
7
作者 宗计川 付嘉 包特 《世界经济》 CSSCI 北大核心 2017年第6期167-192,共26页
本文基于学习预测实验并辅助认知能力测试,在实验室中检验了市场参与者认知能力高低对于资产价格收敛到理性预期均衡程度与速度的影响。实验结果表明:认知能力较高的个体能够更快进行组内协调,所在组的资产市场价格泡沫相对较小。认... 本文基于学习预测实验并辅助认知能力测试,在实验室中检验了市场参与者认知能力高低对于资产价格收敛到理性预期均衡程度与速度的影响。实验结果表明:认知能力较高的个体能够更快进行组内协调,所在组的资产市场价格泡沫相对较小。认知能力较高的参与人更倾向采用有利于市场稳定的适应性预期策略,而认知能力较低的参与人更倾向采用加剧市场波动的趋势跟踪策略。此外,本文发现,无论是由认知能力较高的参与人还是由认知能力较低的参与人组成的市场,市场价格都无法收敛到理性预期均衡。这表明市场参与人,即使是“聪明的”参与人,其预期行为相较于理性预期均衡还有很大的距离。 展开更多
关键词 学习预测实验 认知能力测试 理性预期均衡 资产泡沫
基于Spiking神经网络的蛋白质二级结构学习预测模型 预览
8
作者 沈虹 《电脑知识与技术:学术交流》 2007年第11期 683-684,共2页
从氨基酸序列来预测蛋白质二级结构,是我们理解蛋白质结构和功能的重要一步。本文探讨了基于Spiking神经网络的蛋白质二级结构学习预测模型,利用单个神经网络进行学习取得的效果不明显,而利用级联神经网络,通过结构到结构的学习,... 从氨基酸序列来预测蛋白质二级结构,是我们理解蛋白质结构和功能的重要一步。本文探讨了基于Spiking神经网络的蛋白质二级结构学习预测模型,利用单个神经网络进行学习取得的效果不明显,而利用级联神经网络,通过结构到结构的学习,能很好地提高学习准确率。 展开更多
关键词 蛋白质二级结构 神经网络 学习预测模型
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宝钢IF钢大生产产品性能预测 预览 被引量:8
9
作者 初元璋 祁鹏 张娅 《北京科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期 48-51,共4页
以BP算法为基础开发了ANN学习预测系统,用于宝钢IF钢大生产产品性能预测.同时,应用在宝钢IF钢大生产数据对该系统进行了测试和分析,并与多元线性回归结果进行预测精度比较.结果表明,ANN学习预测系统,除σ0.2误差较高 (9.0%)外σb,δ... 以BP算法为基础开发了ANN学习预测系统,用于宝钢IF钢大生产产品性能预测.同时,应用在宝钢IF钢大生产数据对该系统进行了测试和分析,并与多元线性回归结果进行预测精度比较.结果表明,ANN学习预测系统,除σ0.2误差较高 (9.0%)外σb,δ,r 和n值均<5.0%, 且比多线性回归方法精度高. 展开更多
关键词 BP算法 IF钢 ANN学习预测系统 宝钢 化学成分 温度参数 产品性能预测 多元线性回归
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生物发酵过程神经网络状态预报器的验证 预览 被引量:1
10
作者 赵学庆 周又玲 《无锡轻工大学学报:食品与生物技术》 CSCD 2000年第6期 542-546,共5页
由于生物发酵过程的复杂性和不确定性,传统的建模,状态估计、基于模型的多步超前预测方法通常难以奏效,作为一种数据驱动的方法,神经网络模型能够弥补以上方法的不足。采用滚动学习-预测算法,对工业生产规模的青霉素流加发酵过程... 由于生物发酵过程的复杂性和不确定性,传统的建模,状态估计、基于模型的多步超前预测方法通常难以奏效,作为一种数据驱动的方法,神经网络模型能够弥补以上方法的不足。采用滚动学习-预测算法,对工业生产规模的青霉素流加发酵过程的产量、糖耗分别作出了多步超前预测,取得了满意的结果。 展开更多
关键词 神经网络 滚动学习预测 青霉素 生物发酵 产量
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学习计算视阈下基于CIEO分析思想的学习结果预测设计与实证研究 预览
11
作者 牟智佳 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2019年第10期68-75,共8页
设计具有可指导、可理解和可操作的系统化学习结果预测理论是改善学习成效的一种教学处方。研究从学习活动理论视角阐述了MOOCs环境下的学习过程与学习结果,并提出CIEO学习结果预测分析思想和学习结果预测工作模型。该模型包括理论层、... 设计具有可指导、可理解和可操作的系统化学习结果预测理论是改善学习成效的一种教学处方。研究从学习活动理论视角阐述了MOOCs环境下的学习过程与学习结果,并提出CIEO学习结果预测分析思想和学习结果预测工作模型。该模型包括理论层、参与层和行为层,其中,理论层包括个性化学习理论、项目反应理论和社会认知理论,分别对参与层中的学习内容、学习互动和学习评价进行指导;参与层是从学习活动的主要表现形式层面进行设计;行为层则遵循“目标—过程—结果”的分析思路,从学习行为的具体表现层面进行设计。在此基础上,对学习行为分析指标进行设计,形成面向学习结果的六类分析指标,即基于学习内容行为的完成度和掌握度、基于学习互动行为的参与度和贡献度、基于学习评价行为的测评完成度和通过率。最后,采用多元回归分析法对学习行为指标与学习结果的相关性进行探索;采用属性选择法、预测分类法、文本分析法对学习行为分析指标的重要性、预测准确率进行验证性分析,并得出学习结果预测计算方程。 展开更多
关键词 MOOCs 学习分析 学习结果预测 学习行为指标 数据挖掘
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基于k-近邻优化算法慕课学习成绩预测研究 预览
12
作者 王凤芹 李瑛 韩庆龙 《计算机与数字工程》 2019年第4期785-788,共4页
如何利用学生在线学习大数据进行分析挖掘出有价值的信息成为当前学习分析领域的一个研究热点。为了预测慕课课程学生的学习成绩,首先对慕课在线数据和课堂学习表现数据进行了数据建模,定义了各数据项;然后构建了基于k-近邻优化算法的... 如何利用学生在线学习大数据进行分析挖掘出有价值的信息成为当前学习分析领域的一个研究热点。为了预测慕课课程学生的学习成绩,首先对慕课在线数据和课堂学习表现数据进行了数据建模,定义了各数据项;然后构建了基于k-近邻优化算法的学习成绩预测模型,为消除多项数据之间的差异提出了数据预处理方法;最后给出了基于遗传算法的k-近邻优化算法的原理,并采用Python语言实现。根据结课学员数据,预测在学学员的学习成绩,实验结果表明,采用遗传算法优化后的k-近邻算法使得预测精度更高。 展开更多
关键词 学习成绩预测 K-近邻算法 慕课数据分析 分类算法 学习分析
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基于机器学习的学生成绩预测及教学启示 预览
13
作者 吕品 于文兵 +1 位作者 汪鑫 计春雷 《计算机技术与发展》 2019年第4期200-203,共4页
利用学习分析技术挖掘在线学习特征是理解与优化教学过程、实现教学决策和学业预警的重要依据。在采集在线学习者的人口统计信息、学习背景、家长参与以及学习者的行为特征等信息的基础上,首先使用感知机、支持向量机和神经网络等分类算... 利用学习分析技术挖掘在线学习特征是理解与优化教学过程、实现教学决策和学业预警的重要依据。在采集在线学习者的人口统计信息、学习背景、家长参与以及学习者的行为特征等信息的基础上,首先使用感知机、支持向量机和神经网络等分类算法,分别构造了不同的学习成绩预测模型;通过比较模型的准确度、召回率、F值,误分类样本数量和精确度,最终选择基于支持向量机的成绩预测模型。其次,通过分析模型参数,得出了影响学习成绩的主要因素是学习者参与小组讨论、课堂举手、访问与课程相关资源以及浏览通告等学习者行为特征的结论。最后,提出教师应该关注学生的学习行为特征,合理运用价值动机理论和内隐智力信念调节机制,激发学生的学习投入和学习动力的教学启示。 展开更多
关键词 教育数据挖掘 感知机 支持向量机 神经网络 学习成绩预测 教学启示
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基于行为序列的学习过程分析与学习效果预测 预览 被引量:3
14
作者 江波 高明 +1 位作者 陈志翰 王小霞 《现代远程教育研究》 CSSCI 北大核心 2018年第2期103-112,共10页
学习过程数据反映了学习者在学习过程中的状态。当前众多对学习者学习过程数据进行挖掘与分析的研究,大多基于学习者在某一学习行为上投入的精力和时间来开展。这些粗粒度数据并不能细致地反映学习者的认知投入水平,且部分学习行为数据... 学习过程数据反映了学习者在学习过程中的状态。当前众多对学习者学习过程数据进行挖掘与分析的研究,大多基于学习者在某一学习行为上投入的精力和时间来开展。这些粗粒度数据并不能细致地反映学习者的认知投入水平,且部分学习行为数据对学习效果的预测正确率不高。与学习者参与度相比,学习过程中的学习行为序列,更能反映学习者学习行为轨迹、意愿与认知过程。利用滞后序列分析法对DEEDS平台上的学习过程数据的分析发现:滞后序列分析法可以清晰地揭示若干重要的学习行为序列;相较于支持向量机、逻辑斯蒂回归以及决策树等数据挖掘方法,朴素贝叶斯方法具有良好的预测性能,平均正确率超过70%。研究结果证明,学习者的学习行为序列可以为教师呈现更全面的在线学习图景,帮助教师发现学习者的学习习惯、偏好以及认知过程,辅助教师对教学过程进行反思。同时,通过行为序列数据可以较准确地预测出学习者的学习成就,继而对预测模型中关键属性进行分析,为教师在后续教学过程中采取有针对性的干预措施提供建议,达到提高教育教学绩效的目的。 展开更多
关键词 学习过程 行为序列 数据挖掘 滞后序列分析法 学习效果预测
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基于协同过滤算法的在线学习结果预测 预览
15
作者 徐丹 路永 于化龙 《科技视界》 2018年第30期52-55,共4页
随着在线教育平台的发展,在学生和在线平台的交互过程中产生了大量的学习数据,为教育数据挖掘提供了数据基础。本文以KDD Cup 2010提供的在线学习数据为研究对象,利用协同过滤算法找到待预测学生的K近邻,进而对该学生的答题结果进行预测... 随着在线教育平台的发展,在学生和在线平台的交互过程中产生了大量的学习数据,为教育数据挖掘提供了数据基础。本文以KDD Cup 2010提供的在线学习数据为研究对象,利用协同过滤算法找到待预测学生的K近邻,进而对该学生的答题结果进行预测,取得了理想的效果。 展开更多
关键词 协同过滤 教育数据挖掘 学习结果预测
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MOOC学习结果预测指标探索与学习群体特征分析 预览 被引量:19
16
作者 牟智佳 武法提 《现代远程教育研究》 CSSCI 2017年第3期58-66,93共10页
高辍学率与低参与度是MOOC面临的一个主要问题。根据学习结果预测,及时开展有效的教学干预是改善此问题的途径之一。当前基于MOOC学习行为数据进行结果预测主要以次数分析为主,较少探索其他行为指标;在预测算法上以回归分析为主,缺... 高辍学率与低参与度是MOOC面临的一个主要问题。根据学习结果预测,及时开展有效的教学干预是改善此问题的途径之一。当前基于MOOC学习行为数据进行结果预测主要以次数分析为主,较少探索其他行为指标;在预测算法上以回归分析为主,缺少不同预测算法效果的比较分析。以edX平台上一门MOOC课程的学习行为数据为研究对象进行的探索研究发现:学习结果预测的主要参照行为指标组合为视频学习次数、文本学习次数、评价参与时长、评价参与次数和论坛主题发起数;学习次数的预测效果要好于学习时长,并与学习时长和学习次数结合后的预测效果接近;BP神经网络预测准确率要优于决策树和朴素贝叶斯网络,且预测准确率与样本数量呈正相关;而在课程学习模块的预测比较上,评价模块和文本模块的学习行为数据预测率较高,互动模块预测率最低。研究还发现,MOOC学习群体包含三类,分别是以视频学习和学习评价为主、以互动交流为辅的学习群体;以视频学习和文本学习为主、以评价参与为辅的学习群体,以及以文本学习和学习评价为主、以互动交流为辅的学习群体。 展开更多
关键词 MOOC 学习行为数据 学习结果预测 预测指标 学习群体特征
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教育大数据背景下学习结果预测研究的内容解析与设计取向 被引量:7
17
作者 牟智佳 武法提 《中国电化教育》 CSSCI 北大核心 2017年第7期26-32,共7页
基于数据集的学习分析和人工智能技术的深入发展,使得以优化学习过程、缩短学习改善周期为目标的学习结果预测得到研究者的广泛关注和实践探索。文章首先对数字化学习环境下的学习预测研究探索进行梳理,辨析其研究特性,之后纵向解析了... 基于数据集的学习分析和人工智能技术的深入发展,使得以优化学习过程、缩短学习改善周期为目标的学习结果预测得到研究者的广泛关注和实践探索。文章首先对数字化学习环境下的学习预测研究探索进行梳理,辨析其研究特性,之后纵向解析了学习结果预测研究中的内容,并横向剖析了研究中存在的问题;在此基础上,从情境、理论、数据、方法和结果五个层面对未来学习结果预测研究的设计取向进行讨论;最后,对以学习者为中心的数据的预测设计原理进行阐释,并设计个性化学习结果预测研究框架,以明晰其系统化分析流程与结果。 展开更多
关键词 学习结果预测 学习分析 人工智能 个性化学习 设计取向
基于在线学习行为的学习成绩预测及教学反思 预览 被引量:7
18
作者 吴青 罗儒国 《现代教育技术》 CSSCI 2017年第6期18-24,共7页
文章通过采集在线学习学员的人口统计信息、自主学习行为和协作学习行为,通过使用决策树、贝叶斯网络、神经网络和支持向量机,分别构造了不同的学习成绩预测模型;通过比较模型的准确率、召回率和F值,最终选择基于贝叶斯网络的成绩预测... 文章通过采集在线学习学员的人口统计信息、自主学习行为和协作学习行为,通过使用决策树、贝叶斯网络、神经网络和支持向量机,分别构造了不同的学习成绩预测模型;通过比较模型的准确率、召回率和F值,最终选择基于贝叶斯网络的成绩预测模型。随后,通过分析该模型,文章得到在线学习成绩的直接影响因素依然是自主学习行为、协作学习行为通过提高学员的学习积极性来影响成绩的结论。最后,文章提出组织教学资源时,最好首先提供先行组织者和加强学习讨论监管以促进有效交互的教学策略。 展开更多
关键词 在线学习 学习成绩预测 数据挖掘 教学策略
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面向智慧学习环境的学习者情感预测方法 预览 被引量:3
19
作者 梅英 谭冠政 刘振焘 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期354-364,共11页
为了解决传统远程教育中的“情感缺失”问题,提出采用模糊认知图(FCM)构建一种面向智慧学习环境的学习者情感预测模型,对远程学习过程中的学习者情感进行实时预测,以便教学系统根据预测情感及时有效地调整教学策略,从而促进学习者的认知... 为了解决传统远程教育中的“情感缺失”问题,提出采用模糊认知图(FCM)构建一种面向智慧学习环境的学习者情感预测模型,对远程学习过程中的学习者情感进行实时预测,以便教学系统根据预测情感及时有效地调整教学策略,从而促进学习者的认知.首先,选择容易引起学习者情感变化的情感影响因子作为FCM的输入信号;然后通过活动Hebbian学习法推理计算,得到能代表情感重要属性的2个参数——效价和激活度;最后将这2个参数映射于一个在二维笛卡儿直角坐标系中构建的学习者情感空间中,便可以定性定量地预测出学习者当前的情感状态.实验结果表明,FCM模型的预测结果与大多数学生的实际情绪反应相符;与其他贝叶斯网络模型相比,FCM模型具有更高的情感预测准确率. 展开更多
关键词 智慧学习环境 远程教育 学习者情感预测 模糊认知图 学习者情感空间
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自适应驾驶员行为特征的车道偏离防范系统 预览 被引量:1
20
作者 胡满江 边有钢 +3 位作者 许庆 徐彪 丁洁云 李克强 《汽车工程》 CSCD 北大核心 2017年第10期1152-1157,共6页
提出一种能自适应驾驶员行为特征的车道偏离防范控制方法。基于驾驶员自然驾驶行为和人机交互行为数据库,提出自适应调节的动态期望驾驶区间与车道虚拟边界,以之为基础确定了车道偏离防范的决策参数,设计了车道偏离防范的决策和分步控... 提出一种能自适应驾驶员行为特征的车道偏离防范控制方法。基于驾驶员自然驾驶行为和人机交互行为数据库,提出自适应调节的动态期望驾驶区间与车道虚拟边界,以之为基础确定了车道偏离防范的决策参数,设计了车道偏离防范的决策和分步控制策略,采用学习型模型预测控制理论构建自适应驾驶员行为特征的LDP控制器,以驾驶模拟器为平台进行驾驶员在环实验。结果表明,所提出的车道偏离防范方法能提高驾驶员对LDP控制的接受度。 展开更多
关键词 车道偏离防范 驾驶员行为特征 虚拟边界 学习型模型预测控制
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