基于典型工況和GMM算法的駕駛風(fēng)格辨識(shí)

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摘要：為提高車(chē)輛控制策略中駕駛風(fēng)格信息的利用率、燃油經(jīng)濟(jì)性及行車(chē)安全性，在大量車(chē)輛行駛數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，應(yīng)用K-Means算法提取車(chē)輛行駛典型工況，采用高斯混合模型（Gaussian mixture model，GMM）對(duì)駕駛風(fēng)格進(jìn)行識(shí)別，利用輪廓系數(shù)評(píng)價(jià)基于典型工況GMM算法和普通GMM算法的識(shí)別效果。（剩余6354字）