2024年5月1日发(作者：)

基于随机森林的车辆驾驶行为分析方法研究

摘要：

随着汽车行业的不断发展和智能驾驶技术的逐渐成熟，对车辆驾驶行为的分析和预测

变得越来越重要。本研究使用随机森林算法对车辆驾驶行为进行分析，通过对驾驶数据的

采集和处理，建立了基于随机森林的车辆驾驶行为分析模型，并进行了实验验证。研究结

果表明，随机森林算法在车辆驾驶行为分析中表现出较高的准确性和可靠性。本研究对于

提高车辆安全性和驾驶行为预测具有一定的实际意义。

关键词：车辆驾驶行为；随机森林；数据分析；智能驾驶

1. 引言

随着智能驾驶技术的发展和应用，车辆驾驶行为分析成为汽车行业的研究热点之一。

通过对驾驶行为的监测和分析，可以更加全面地了解驾驶员的驾驶习惯和行为，为智能驾

驶系统的开发和安全驾驶提供重要的数据支持。在过去的研究中，传统的车辆驾驶行为分

析方法主要基于统计学和机器学习算法，如决策树、支持向量机等。这些方法在处理大规

模数据和预测准确性方面存在局限性。

随机森林是一种基于集成学习的机器学习算法，具有较高的准确性和鲁棒性，已在许

多领域得到了成功的应用。本研究将随机森林算法应用于车辆驾驶行为分析，旨在探究基

于随机森林的车辆驾驶行为分析方法，并验证其在实际驾驶数据中的有效性和可靠性。

3. 数据采集与预处理

本研究使用了一辆配备了传感器和数据记录设备的汽车进行实验数据采集。在驾驶试

验中，通过传感器对车辆的各种参数进行实时监测和记录，如车速、转向角、刹车踏板状

态等。还通过摄像头对驾驶员的面部表情和行为进行录像。这些数据被采集并存储在电脑

中，以备后续分析和处理。

在数据预处理阶段，对采集的数据进行了清洗和筛选，去除了异常值和不完整的数据。

还对驾驶行为数据进行了特征抽取和转换，将原始数据转化为适合进行机器学习处理的特

征向量。这些特征向量包括驾驶速度、加速度、转向角速度等。

4. 随机森林算法模型建立

在本研究中，针对车辆驾驶行为分析的问题，建立了基于随机森林的驾驶行为预测模

型。随机森林算法是一种基于集成学习的机器学习方法，通过构建多个决策树并对其结果

进行综合得出最终预测结果。在模型建立过程中，首先对采集的驾驶数据进行了训练和测

试集的划分，以确保模型训练的可靠性和泛化能力。

通过和基于统计学方法的实验对比，发现随机森林模型在处理大规模数据和复杂特征

方面具有更好的性能。在对不同驾驶行为进行预测时，随机森林算法能够更加准确地捕捉

到驾驶行为之间的复杂关系和变化规律。这些实验结果表明，随机森林算法在车辆驾驶行

为分析中具有较高的实用价值和应用潜力。

在未来的研究中，可以进一步完善和优化基于随机森林的驾驶行为分析模型，深入探

索其在智能驾驶系统中的应用。还可以结合其他的数据分析和挖掘方法，提高驾驶行为分

析的综合能力和实用性。相信随着智能驾驶技术的不断发展，基于随机森林的车辆驾驶行

为分析方法将在未来得到更加广泛的应用和推广。