对驾驶员行为进行分类的能力为更高级的驾驶员辅助系统奠定了基础。 本研究旨在研究驱动程序模式和分类特征。 北京的225位非专业驾驶员通过标准驾驶员行为问卷（DBQ）进行了驾驶员行为自我报告调查。 通过统计分析验证了问卷的信度。 验证性因素分析（CFA）用于分析潜在的因素结构。 从问卷调查结果中提取速度优势，空间占用，竞争权和竞争空间优势，以量化驾驶员特征。 基于模糊C均值（FCM）算法，以四个因素为模式特征，讨论了驾驶员分类分布的数量。 然后通过统计指标确定驾驶员分类的数量。 将分类结果与调查驾驶员是否在五年内发生交通事故的调查结果进行比较，可以看出分类结果与实际驾驶条件相同。 最后，分析了驾驶行为的人口统计特征和类型之间的相关性。 女性比男性更有可能进行谨慎驾驶，驾驶员年龄越大，驾驶经验越少，驾驶行为就越谨慎和适度。

为进一步提高电能利用效率，促进电力资源优化配置，保障用电秩序，降低用电成本，本文基于用户行为模式的电力需求响应建模与实现，通过掌握居民用户行为模式以及各种激励模型，梳理重要客户的用能特征规律，建立用户行为模式的电力需求响应模型，实现负荷与电网双向互动，切实提高需求侧互动能力和管理水平。

行政法与行政诉讼法--期末复习资料.

中央广播电视大学《公共行政学》期末总复习资料（含答案）

C#利用行为模式实现socket异步通讯