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面向车辆换道风险预测时特征差异大、样本不均衡、参数调优时间久的问题,将高精度微观车辆轨迹数据与超参数优化机器学习方法相结合,提出了一种可应用于智能网联车辆(ICV)的交织区换道风险识别与预警方法;基于无人机航拍视频,从广域视角提取了城市快速路交织区时间精度为0.1 s、空间精度为每像素0.1 m的换道轨迹,测算了车辆间距、矢量速度、加速度、接近率、速度角度等换道风险感知信息;引入考虑近邻车辆信息的换道TTC模型,以反映车辆汇入或汇出主线的迫切需求,描述其在不同位置的换道行为差异性;结合15分位数法和四分位差法,划分了换道风险预警等级;基于准确率、真阳性率、灵敏度等多项评价指标,遴选并对比了线性分类器、支持向量机、K近邻以及RUSBoost模型换道风险预测结果,得出交织区换道风险实时预警优选模型,针对优选模型进行了超参数优化与验证。研究结果表明:RUSBoost模型为优选模型;超参数优化机器学习方法迭代至第24次时,RUSBoost具有最小误差与最佳点超参数;RUSBoost、BRUSBoost优化模型预测准确率分别为91.40%、99.80%,AUC分别为0.96、0.99;BRUSB... 相似文献
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为考虑车道荷载差异对多车道桥梁横向折减系数的影响,提出横向折减系数的多系数表达模式,并改进基于独立重复试验的相遇车道荷载方法以进行系数校核。首先,引入反映车道荷载差异性的车道修正系数和体现多车道荷载相遇概率的车道组合系数,形成横向折减系数的多系数表达模式。其次,改进目前常用的基于独立重复试验的相遇车道荷载方法,将车道交通流量及荷载分布的差异性涵盖进来。随后,参数化研究横向折减系数的关键影响参量,包括货车通过控制断面的平均时间、荷载重现期、车道交通量和车道荷载分布等。最后,基于某高速公路实测动态称重数据,给出采用该方法校核横向折减系数的详细过程,并与传统方法及JTG D60-2015规范方法所得结果进行对比。研究表明:所提出的改进相遇车道荷载方法,摈弃了传统方法中车重正态分布、车道荷载同分布、最大观测车重与均值3.5倍偏差关系等备受质疑的假设,是更一般性的解答。参数化分析表明:货车通过控制断面的平均时间和荷载重现期对结果影响很小,货车荷载模型及其在车道间差异性则影响很显著,说明对车道荷载分布规律进行准确建模的重要性。实测车道货车荷载数据统计发现:货车的交通量和荷载分布在车道之间具有明显的差异,传统方法和规范方法给出的横向折减系数均高估了实际情况,最大达19%,可能造成设计与管养资源的浪费;而基于该方法校核的横向折减系数,更能深入揭示各车道荷载的贡献规律,准确反映不同车道组合作用下的荷载横向折减规律,具有显著的工程应用价值。 相似文献
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通过魁星桥交通流、多车道横向分布、各车型横向分布规律作用下的各片梁疲劳应力幅的理论探讨,运用相关软件,对各片梁跨中底层钢筋应力幅的进一步计算分析,推算出多车道作用下魁星桥各片梁的疲劳寿命。 相似文献
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德国的高速公路不宽,大都是标准的双向四车道,非常平整。最与众不同的是,德国的高速公路没有限速标志,就是说,你想跑多快都行。高速公路上,不论是大车还是小车,都跑得飞快。大车多在时速百公里以上,小车时速上200公里的也不稀罕。与此相映成趣的是,我在德国跑了几千公里的高速公路,竟然没有见到一起交通事故,这好像是不可思议的事情。世界上很多国家的高速公路都限速,不论是德国的邻国法国,还是幅员辽阔的美国, 相似文献