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AbstractRed-light-running (RLR) is an important reason for the large number of intersection-related fatalities, injuries, and other losses. The accurate RLR prediction can effectively reduce crashes caused by RLR behavior. The RLR prediction is usually composed of two parts: the vehicle’s stop-or-go behavior and the arrival time when the vehicle reaches the stop line. Previous stop-or-go prediction models are usually based on embedded traffic sensors using machine learning algorithms. While based on the continuous trajectories collected by radar sensors, RLR prediction can be conducted more effectively. In this paper, a probabilistic stop-or-go prediction model based on the Bayesian network (BN) is proposed for RLR prediction. We extend the deterministic output into the probabilistic output, which provides decision-makers with greater autonomy. The causality of BN improves the interpretability of the prediction model. The BN model is calibrated and tested by the continuous trajectories data measured by radar sensors installed at a signalized intersection. We not only consider the movement measurements of individual vehicles (e.g., speed and acceleration), but also take into account the car-following behavior. As a comparison, different machine learning models and the model based on the inductive loop detection (ILD) are adopted. The results show that the proposed BN model has a high prediction accuracy and performs better in the feature interpretation. This paper provides a new way for probabilistic RLR prediction based on continuous trajectories, which will significantly improve traffic safety of signalized intersections. 相似文献
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结合上海轨道交通网络化运营生产组织工作实际,针对轨道交通生产经营过程中的风险源,对其运营突发事件的应急处置工作进行分析和研究,从风险源分析、能力评估、组织架构及体系建设等方面着手,提出能够适应城市轨道交通网络化运营需求应急处置体系的一些设想。 相似文献
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