<div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><br><br><div dir="ltr"><b style="font-size:12.8px">DATE</b><span style="font-size:12.8px">:  Friday, February 12th, 2016</span><b style="font-size:12.8px"><br><br></b><div><b style="font-size:12.8px">TITLE</b><span style="font-size:12.8px">:  </span> Human/Machine Learning in Driver Behavior Modeling<br style="font-size:12.8px"><b style="font-size:12.8px">TIME</b><span style="font-size:12.8px">:  </span><span style="font-size:12.8px"><span><span>3:30 PM</span></span></span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><b style="font-size:12.8px">LOCATION</b><span style="font-size:12.8px">:  GMCS 214</span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><b style="font-size:12.8px">SPEAKER</b><span style="font-size:12.8px">:  Dr. Sahar Ghanipoor Machiani</span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><b style="font-size:12.8px">ABSTRACT</b><span style="font-size:12.8px">: </span>Traffic conflicts associated to signalized intersections are one of the major contributing factors to crash occurrences. Driver behavior plays an important role in traffic safety at signalized intersections. In this seminar, dynamics of driver behavior in relation to the traffic conflicts occurring at the onset of yellow is discussed. The area ahead of intersections in which drivers encounter a dilemma to pass through or stop at the onset of yellow indication is called dilemma zone (DZ). The focus of my research is on drivers’ decision dynamics, human learning, and choice behavior in DZ, and DZ-related safety measures. I developed an adaptive experimental design in a driving simulator to capture drivers learning process while experiencing safe and unsafe signal settings. I developed an agent-based human learning model integrating machine learning and human learning techniques. An abstracted model of human memory and cognitive structure was used to model agent’s behavior and learning. I will discuss the results of the model which was trained using the driving simulator data. Next, the possibility of predicting drivers’ decision approaching a yellow signal indication in different time frames will be discussed. I applied a machine learning technique -discriminant analysis- to construct a driver behavior prediction model. This model assists advanced signal protection algorithms to make more intelligent decisions.  </div><div><span style="font-family:Cambria,serif;font-size:12.8px;text-align:justify"><br></span></div><div style="font-size:12.8px"><b style="font-size:12.8px">HOST</b><span style="font-size:12.8px">:  Dr. Jose Castillo.</span></div><font face="yw-61e2e2c0532b7069cd31b7bc972c533c4ff3fd5b-fa1ce577dcc0aafa0d56ee29fbbe7cbc--o"></font></div>
<br>_______________________________________________<br>
SDSU Computational Science Research Center<br>
Mailing List<br></div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div class="gmail_signature">







<p>Jose E. Castillo  Ph.D.</p><p>Director / Professor </p>
<p>Computational Science Research Center</p>
<p>5500 Campanile Dr</p>
<p>San Diego State University</p>
<p>San Diego CA 92182-1245</p>
<p>619 5947205/3430, Fax 619-594-2459</p><p> <a href="http://www.csrc.sdsu.edu/mimetic-book/" target="_blank">http://www.csrc.sdsu.edu/mimetic-book/</a></p></div>
</div>