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从驾驶数据中提取驾驶行为基元是实现驾驶行为高效准确分析的重要前提。为了更好地理解驾驶行为,使驾驶行为基元能够体现不同驾驶人的驾驶行为差异,考虑驾驶行为产生时所受驾驶人的主观约束,提出基于多类型变量空间的驾驶行为基元提取方法。使用驾驶行为原始变量反映车辆运行状态和驾驶操作,将所选择的原始变量定义为基础变量集;使用基础变量构造能够反映驾驶人对车辆运行状态主观期望的变量,并将其定义为构造变量集。利用基础变量集和构造变量集生成多类型变量空间,使用贝叶斯凝聚型序列分割算法分割数据以提取驾驶行为基元。针对多类型变量空间自调节问题,提出基于分割质量优选滑窗尺寸的方法,使多类型变量空间能够自适应不同数据集的数值特性,确保基元提取的准确度。对所得基元进行特征构造和提取,利用高斯混合聚类算法对直行和弯道路段的行为基元分别进行聚类,并通过分析各类基元的统计特征得到基元的语义描述。最后,通过实例分析验证基元提取和语义解释的准确性,以及多类型变量空间的优越性。研究结果表明:所提取的驾驶行为基元具有多角度语义,不仅能够反映车辆运行状态和驾驶操作,而且能够体现驾驶人对车辆操纵决策的主观期望,有利于从因果角度更全面地... 相似文献
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应用交通仿真软件PARAMICS验证交通分配模型 总被引:2,自引:0,他引:2
为了考察交通分配模型能够在多大程度上反映现实的交通状况,需要对交通分配模型进行验证,本文阐述了利用微观交通仿软件PARAMICS对交通分配模型进行验证的研究思路。通过建模工具Modeller提供的图形界面,研究者不但能够非常直观地观察交通分配模型的效果,而且可以利用其分析工具Analyser对结果全面分析。因此RARAMICS是一个验证交通分配模型性能优良的平台。 相似文献
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车辆事故关联规则的提取 总被引:4,自引:0,他引:4
章提出了对交通事故数据内在联系进行分析的一种新方法。在简要介绍关联规则提取技术的基础上,提出了车辆事故属性的概念.并进行数据建模,重点分析、阐述了车辆事故属性数据关联规则提取的算法,最后对该算法进行了验证。 相似文献
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交通网络设计问题的模型与算法的研究 总被引:18,自引:0,他引:18
交通网络设计问题是研究如何用定量的方法在已有交通网络上添加或扩容某些路段的问题。本文用基于均衡分配的双层最优化数学模型描述该问题,给出求解这类优化模型的算法,通过实例比较这些算法的性能,并探讨该研究领域未来值得进一步研究的问题。 相似文献
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