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电动自行车作为一种便捷高效的出行工具,已在许多国家被广泛使用,但对电动自行车微观行为的研究仍十分有限。在上海海事大学对电动自行车驾驶行为进行观测实验,提取电动自行车轨迹数据,以纵向间距、速度差、侧向净距、水平间距作为特征变量,利用CART(Classification and Regression Tree)决策树分类结果建立电动自行车骑行决策行为规则。然后,基于社会力模型,分别引入超越力、跟随力等改进行为力模拟电动自行车的超越、跟随等骑行决策行为。考虑公式超越力、固定值超越力和临时目标点超越力这3种超越力形式,通过实际观测数据和仿真结果比较进行参数标定和模型验证,选取单向流电动自行车行驶场景开展数值仿真分析。结果表明:临时目标点超越力的改进社会力模型在超越过程中的轨迹误差最小,电动自行车超越时所需要的横向间距与超车时横向速度、超车完成时间成正比,最佳超车横向间距为2 m。  相似文献   
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