侧向碰撞风险对交织区汇合行为的影响

为研究高速公路交织区匝道车辆的汇合行为,基于梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT)构建了交织区汇合加速度模型,利用美国 Next Generation Simulation (NGSIM)车辆轨迹数据提取汇合车辆与周围车辆之间的横纵向距离差、速度差及加速度等交通 参数作为候选变量,将1 s后的汇合加速度作为预测变量,对模型进行五重交叉训练和测试,获取 模型最佳参数组合,引入横向距离碰撞时间 TC 分析汇合过程中侧向碰撞风险对汇合加速度的影 响。研究发现：与基于视角的刺激-反应模型(VASR)相比,本文模型的预测精度更高;引入变量 TC 在均方误差(MSE)、平均绝对偏差(MAD)和R2这3个指标上均优于原模型;在各影响变量之中,汇 合车辆与目标车道领车的速度差 ΔVPL 和横向距离碰撞时间 TC 对汇合加速度的影响最大,相对影 响程度分别达到20.2%和12.1%。研究发现,GBDT模型能够准确预测车辆汇合加速度,深入挖掘 变量和汇合加速度之间的非线性关系,引入变量 TC 能够有效提高模型精度。     

基于梯度提升决策树的高速公路交织区汇入位置模型

匝道车辆的汇入行为对高速公路交织区的通行能力有重要的影响,汇入位置是汇入行为中最重要的行为参数之一.本文利用梯度提升决策树(GBDT)建立了一个车辆汇入位置模型并对各变量进行了分析.考虑到汇入行为是一个二维驾驶行为,我们在模型中引入了车辆进入辅助车道时的初始横向位置这一变量.利用NGSIM中的车辆轨迹数据对模型进行训练,并与Lognormal 进行对比.结果表明,GBDT模型在AIC,BIC 和R²这3个指标上均大幅优于Lognormal模型.最后,本文对解释变量的重要性和其偏效应进行了分析,其中初始横向位置的重要性最高;敏感性分析表明,GBDT模型能够深度挖掘汇入位置与变量之间隐藏的非线性关系.     

基于元胞自动机的竞争型换道模型

为研究车辆在换道过程中存在的互不相让、相互竞争的现象,运用元胞自动机理论,提出一种竞争型的换道模型。首先,将换道分为换道需求判断和换道实施过程两部分;然后,在需求判断中引入邻车道速度累积优势,在换道实施过程中引入竞争程度定义换道新规则;最后,在不同交通密度下对竞争换道模型进行仿真,并与自由换道和协作换道进行对比分析。结果表明：不同密度下协作换道模型得到的车流量和车辆平均速度均高于其他换道模型;在一定密度范围内,竞争换道得到的车流量和车辆速度比自由换道高;但当密度较高时,竞争换道对车辆的速度以及交通密度可能产生负面影响。这说明协作换道能提高车辆速度,有效缓解交通阻塞;而竞争换道对车辆速度的提升不明显,并且采用竞争换道对交通流有影响,有时可能会降低道路的通行能力。     

合流区竞争与协作换道判定方法与特性研究

为提高换道模型的精确性,基于接受间距、车头时距和碰撞时间三指标构建了竞争与协作换道行为的定量判定方法。首先,系统阐述了该方法的实施过程;然后,基于快速路合流区的车辆运行轨迹数据,通过实验验证了该方法的适用性;最后,对道路资源有限条件下的竞争与协作换道行为特性进行了统计分析,着重探讨了接受间距与相对速度关系、换道时间、后随车最大速度变化和加加速度等外显特征,并得到了不同接受间距下的竞争与协作换道概率。研究表明：所提竞争与协作行为的判定方法,能有效识别复杂环境中的换道行为类型;竞争与协作换道的接受间距均服从正态分布,在间距小于8m时,竞争换道发生概率随间距增大而增大,之后则随间距增大而减小;间距大于20m时,协作换道概率达到92.4%,竞争换道概率小于10%。     

大学生行人闯红灯影响因素结构方程模型研究

从交通安全角度出发,研究大学生违规过马路的心理影响因素.在问卷调查心理特征数据的基础上,构建大学生过街心理影响因素的结构方程模型,并对模型结构及参数进行分析,为大学生是否闯红灯行为的决策建模奠定基础.以"是否闯红灯"这一行为决策为因变量,通过自变量筛选,选择大学生个体基本情况、道路设施及心理因素三个方面的22个指标作为自变量,建立大学生行为决策Logit回归模型.结果表明:大学生所在年级、性别、兼职情况、家庭住址、拥有驾驶证情况、家庭年收入情况、过马路时段、有无监督人员、车流量、省时省力心理、自律意识、侥幸心理等因素对大学生行为决策具有显著影响.最后,根据分析结果提出相应措施来提升大学生过街安全.本研究成果可为制定行人过马路政策提供理论指导和依据.     

高速公路意外事件影响下的车辆跟驰模型

应用智能主体技术,针对双向四车道高速公路意外事件影响下的车辆跟驰行为,建立了基于智能主体的车辆跟驰模型,利用西部高速公路交通调查统计的数据,对车辆主体的间距愿望进行了定量分析,利用比例微分控制确定车辆主体的加速度响应,建立了不同加速度队列的逻辑意图,使模型的加速度响应符合车辆的动力特性。利用开发的EAD-Simulation系统,在特定和随机两种不同过程下对模型进行的测试表明:利用智能主体技术描述高速公路意外事件影响下的跟驰行为,可充分发挥其个性、自治性和自适应性的特点,在主体的属性描述中利用比例微分控制“类阻尼”的特性,可有效地对车辆主体的稳定性进行控制。     

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为了解决日益严重的交通拥堵问题,近几十年来,研究人员在国内外高速公路和城市快速路上发现了多种交通现象,并提出各种交通流模型对已发现的交通现象进行重现和解释,目的是为交通流控制与疏导提供理论支持.本文首先对目前已发现的交通流现象,如通行能力陡降、滞后效应、走-停交通波和同步流现象进行介绍,然后从交通流模型中的速度、加速度和二阶加速度的宏观/微观,连续/离散表达式几方面介绍了现有的一些交通流模型,并对模型解释交通现象的能力进行综合性评述.     

基于通行异常行为的高速公路车辆信用度评价模型与算法研究

为了应对层出不穷的逃费作弊手段,提升高速公路运营管理部门的逃费稽查水平,研究了基于车辆通行大数据的可疑逃费车辆的评价方法。在分析大量通行流水数据的基础上,给出了逃费车辆存在的11种通行异常行为,提出了基于异常行为出现次数的车辆信用度评价模型,实现了对车辆逃费可疑度的量化。利用基于加权平均的多属性效用算法,计算出所有车辆的信用度值。经实际应用验证,正确率达33%,表明模型在较小程度上有一定的合理性和正确性。在此基础上,利用BP神经网络算法对模型进行了改进。研究结果表明,利用改进模型推荐得到的逃费可疑车辆,稽查正确率上升至67%,可大幅提高稽查人员的工作效率,取得了比较满意的效果。     

冰雪环境下道路通行能力研究

为研究冰雪环境下的道路通行能力,首先分析道路通行能力理论公式,综合考虑冰雪环境下的车辆运行特点,选择前后车刹车距离相等情况下的通行能力模型做为计算模型,然后分析速度与车辆几何结构、车辆偏离中心距离及摩擦系数间的关系,建立速度预测模型,验证该模型的可行性,并在此基础上计算冰雪环境下的道路通行能力。     

基于Mixed-Logit的半补偿型方式划分模型研究

引入阈值的概念,建立基于Mixed-Logit模型的半补偿型方式划分模型,将选择过程划分为2个阶段,并在第二阶段采用Mixed-Logit模型,克服IIA特性和喜好随机性限制两大缺陷,最终达到更好地描述出行方式选择行为的目的.基于SP调查获取的样本数据,采用马尔科夫链蒙特卡洛算法结合数据扩张技术的方法对模型参数进行标定,利用命中率法对模型预测结果进行检验,并与MNL模型进行对比,验证了该模型应用于交通方式划分的可行性及优越性.     

铁路车辆编组连挂中车钩缓冲装置冲击特性分析

为了提高车辆编组连挂时的平稳性,保证所运货物的完整无损,通过对铁路车辆编组连挂时车钩缓冲装置的冲击特性进行分析,建立编组连挂时的缓冲装置的力学模型,对模型分析解微分方程得出位移时间曲线、加速度时间曲线以及加速度峰值,从而得出编组连挂的最大加速度与车钩系统的阻尼有关。     

基于视频检测的黄灯期间驾驶员行为研究

黄灯政策问题已成为道路交通安全领域的研究热点.本文开发了基于视频处理技术的交叉口检测系统,自动采集黄灯期间的交通数据,包括黄灯启亮时车辆到停止线距离、速度、加速度和黄灯结束后车辆的通过情况,建立黄灯期间的驾驶员“停车/行进” 决策行为模型和“抢黄灯”行为结果模型.利用北京市“闹市口大街-宣武门西大街”和“中关村东路-成府路”的视频数据对模型进行检验,两个模型的预测结果与实际观测误差分别为8.6%和2.5%.实验结果表明,视频检测技术和驾驶员行为模型能够应用于交叉口的控制管理,本文提出的模型与方法可为相应交通管理措施的制定和实施提供技术支持和理论依据.     

基于安全距离的元胞自动机交通流模型研究

随着交通拥堵状况日益显著,整体交通安全性下降,交通事故率逐渐增大.基于提高驾驶安全性考虑,细化元胞长度,引入被广泛证明在描述车辆驾驶行为方面具有很高精度的Gipps 安全距离规则,对NaSch模型进行改进,提出一个新的基于安全距离的元胞自动机交通流模型.采用实测数据对模型进行标定和评估,进一步对模型进行数值模拟分析.模型评估结果显示,新建立的模型相对NaSch 模型精度更高.数值模拟结果表明,改进模型能够很好地表现交通流特性,再现实际交通中的自由流、同步流及拥堵流等交通现象.此外,还发现驾驶员对前车最大减速度估计过高时,会导致道路通行能力下降,而驾驶员对自身车辆最大减速度估计过高时,会在一定程度上增大道路的通行能力,但是很可能会造成不安全的驾驶行为,增加了事故率.     

干道交织区通行能力最大化的合流车道控制

城市干道交织区内大量的车辆交织将严重降低道路的通行能力,本文根据车辆交织行为及各汇入车道交通量的不均衡性,提出了交织区合流车道信号控制方式.采用交织折减系数,建立了车道控制下的交织区实际通行能力计算模型;随后,以交织区内实际通行能力最大为目标函数,交织区内交织比例和相位控制方案为约束条件,提出了合流车道最优信号配时模型;最后以实际数据进行验证,汇入控制的实际通行能力与模型计算结果的误差仅为2.44%,验证了通行能力计算模型的有效性.模型计算结果表明：随着高峰期间汇入交通量的增加,交织区内存在大幅度的通行能力骤减,采用分车道信号控制后,交织区的实际通行能力与实际过车数得到明显提升.     

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黄灯政策问题已成为道路交通安全领域的研究热点.本文开发了基于视频处理技术的交叉口检测系统,自动采集黄灯期间的交通数据,包括黄灯启亮时车辆到停止线距离、速度、加速度和黄灯结束后车辆的通过情况,建立黄灯期间的驾驶员“停车/行进”决策行为模型和“抢黄灯”行为结果模型.利用北京市“闹市口大街—宣武门西大街”和“中关村东路—成府路”的视频数据对模型进行检验,两个模型的预测结果与实际观测误差分别为8.6%和2.5%.实验结果表明,视频检测技术和驾驶员行为模型能够应用于交叉口的控制管理,本文提出的模型与方法可为相应交通管理措施的制定和实施提供技术支持和理论依据.     

基于支持向量机的车辆跟驰模型

基于支持向量机算法建立车辆跟驰模型,模拟单车道车辆跟驰行为——加速、减速、无动作;利用NGSIM数据对模型进行训练和测试,并与Gipps车辆跟驰模型的测试结果进行对比。结果表明:所建模型各项误差指标的精度均有较大提升,能够挖掘出影响跟驰行为的变量之间的潜在关系,弥补了传统车辆跟驰模型的不足。     

快速路入口交织区通行能力计算方法研究

针对快速路交织区拥堵问题,以城市快速路入口交织区通行能力为研究对象,综合考虑主线交通流量、临界间隙、鼻端与加速车道并入点之间的距离等参数,通过采集快速路交织区相关交通参数,建立匝道通行能力模型,并利用可插间隙的浪费对模型进行了修正,建立基于接受间隙理论的快速路交织区通行能力模型。该模型能够为快速路交织区拥堵程度的评估和复杂交通状况的分析提供依据,并在快速路交通设施设计及设计速度选择方面提供科学参考。通行能力模型建立利用了线性回归模型,与现有方法相比,易于应用、实施。     

考虑能见度的无信号交叉口行人与车辆冲突识别

为减少低能见度下无信号交叉口过街行人与车辆的交通事故,开展了考虑能见度影响的车辆与过街行人冲突识别研究.结合车辆行人相对位置、速度、加速度、车辆尺寸等信息,构建了过街行人与车辆冲突识别模型,确定了基于人-车间距的交通环境能见度测量方法,给出车辆速度与能见度之间的关系模型,在此基础上对模型进行修正,并验证了模型的有效性.结果表明:该冲突识别模型可对过街行人与车辆冲突进行有效识别,冲突识别的准确率为82.4％,该研究可为车-路协同下的无信号交叉口行人和车辆冲突识别提供决策,进而提高低能见度下行人与车辆的安全性.     

基于EViews的国内客车销售发展趋势分析

分析客车销量的影响因素,将客车销量作为因变量,影响因素作为自变量,基于EViews软件建立多元回归数学模型,并通过逐步回归法克服模型的多重共线性,对回归方程进行相关性检验和实例验证。研究表明:客车销量与轨道交通客运量正相关,与国内生产总值负相关。     

混合交通流环境下单交叉口自动驾驶车辆轨迹优化

信号交叉口对城市道路的通行能力以及车辆的燃油消耗具有重要影响。本文提出一种在自动驾驶车辆和人工驾驶车辆混合交通流环境下的自动驾驶车辆的轨迹优化方法。基于交叉口信号灯的配时方案,构建车辆旅行时间估计模型,并以自动驾驶车辆燃油消耗最小以及通行效率最大为目标,构建自动驾驶车辆轨迹优化模型,对车辆进行动态轨迹规划和控制。车辆轨迹滚动优化模型采用高斯伪谱法进行离散化求解,并基于SUMO仿真平台对模型结果进行验证。仿真结果表明,自动驾驶车辆可以通过优化自身控制变量影响人工驾驶车辆的运行状态,减少交通流的排队以及时走时停现象。本文提出的车辆轨迹优化方法对于降低车队整体燃油消耗、提升车队平均速度、缩短平均行程时间具有重要作用。