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。     

城市出入口连接段处货车专用道研究

为缓解物流业迅速发展导致的大型物流园区与高速公路的国道连接路段客货拥堵问题,从城市出入口连接段的交通流特性出发,根据连接段交叉口货车与客车的转向数量及比例,建立货车专用道交织区长度计算模型,并且对不同车道数的交叉口进口道进行渠化,将专用道交织区长度计算模型和进口道渠化方案进行了仿真,验证了交织区长度计算模型与交叉口渠化方案的可行性。