Stora data har visat sin unika förmåga att avslöja, modellera och förstå förarens beteende. Mängden data påverkar försökskostnaden och slutsatserna i analysen. Otillräckliga uppgifter kan leda till felaktiga modeller, medan alltför stora uppgifter leder till resursslöseri. För projekt som kostar miljontals dollar är det viktigt att fastställa rätt mängd data som behövs. Men hur man ska bestämma den rätta mängden har inte studerats fullt ut i fråga om förares beteende. Detta dokument undersöker systematiskt denna fråga för att uppskatta hur mycket naturalistiska kördata (NDD) behövs för att förstå förarens beteende ur statistisk synvinkel. En allmän bedömningsmetod föreslås med hjälp av en Gaussian kärna densitet uppskattning för att fånga de underliggande egenskaperna hos förare beteenden. Vi tillämpar sedan Kullback-Leibler divergensmetoden för att mäta likheten mellan densitetsfunktioner med olika mängder NDD. En max-minimimetod används för att beräkna den lämpliga mängden NDD. För att validera vår föreslagna metod undersökte vi bilföljarfallet med hjälp av NDD som samlats in från University of Michigan Safety Pilot Model Deployment program. Vi visar att ur ett statistiskt perspektiv kan det föreslagna tillvägagångssättet ge en lämplig mängd NDD som kan fånga de flesta dragen i det normala bilföljande beteendet, vilket är förenligt med försöksinställningarna i många litteraturer. Index Terms-Car-följa beteenden, kärna densitet uppskattning, kullback-Liebler divergens, modellera förarbeteenden, naturalistiska kördata.
Wang m.fl. diskuterade lämplig mängd data för att uppnå tillräcklig förståelse av mänskligt körbeteende REF.
How Much Data Are Enough? A Statistical Approach With Case Study on Longitudinal Driving Behavior
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Vehicles', 'journal': 'IEEE Transactions on Intelligent Vehicles', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Engineering', 'Computer Science']}