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基于PET极值统计的高速公路车道变换行为安全性研究 被引量:3
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作者 郑来 邓晓庆 孟祥海 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2016年第8期120-126,共7页
以高速公路基本路段上车道变换过程中后侵入时间(PET)的界定、测量和分析为基础,通过极值统计方法建立了车道变换PET的超阈值模型,进而结合模型参数估计构建了百万次车辆变道事故重现水平指标,并将该指标与交通事故数据次数的关系进行... 以高速公路基本路段上车道变换过程中后侵入时间(PET)的界定、测量和分析为基础,通过极值统计方法建立了车道变换PET的超阈值模型,进而结合模型参数估计构建了百万次车辆变道事故重现水平指标,并将该指标与交通事故数据次数的关系进行了分析。结果表明:百万次变道事故重现水平与交通事故次数之间的皮尔逊相关性系数高达0.77,决定性系数也达到了0.60,二者都明显优于PET=3.0 s所界定的车道变换冲突次数与交通事故次数之间的相关性。这说明通过对PET信息的进一步挖掘和利用,本文所得到的完全不依赖于历史事故数据的安全分析指标具有和交通事故指标近似等效的评价效果,也从侧面进一步证明了交通冲突技术的有效性。 展开更多
关键词 交通工程 超阈值模型 极值统计 车道变换行为 高速公路 后侵入时间
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车路协同环境高速公路瓶颈车辆换道引导方法 被引量:2
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作者 焦朋朋 云旭 安玉 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第11期53-59,共7页
高速公路由于交通事件的发生,常产生瓶颈区域致使车辆频繁换道。为提高高速公路瓶颈区车辆通行效率与安全性能,讨论车路协同环境的优越性,提出了车路协同环境下高速公路瓶颈车辆换道引导方法,通过建立离散选择模型的形式定义传统车辆与... 高速公路由于交通事件的发生,常产生瓶颈区域致使车辆频繁换道。为提高高速公路瓶颈区车辆通行效率与安全性能,讨论车路协同环境的优越性,提出了车路协同环境下高速公路瓶颈车辆换道引导方法,通过建立离散选择模型的形式定义传统车辆与智能车辆的换道考虑因素,根据车辆所处位置定义自由换道与强制换道的效用函数,考虑宏观交通流不同渗透率下的速度密度关系,求解期望换道概率并将其引入考虑横向交通流的元胞传输模型以模拟宏观交通流换道行为,从而对瓶颈上游的智能车辆进行引导。利用车辆换道引导方法对宏观交通流进行数值仿真,并设置5组不同渗透率下的交通流。研究结果表明:车路协同环境下不同渗透率的交通流经过瓶颈区的总行程时间均有所减少,渗透率为1时对应的总行程时间最小,为296.21 s,渗透率为0.4变为0.6时总行程时间减小幅度最显著,为8.3%;渗透率为0.8变为1时总行程时间减小幅度最小,为2.7%,因此利用该引导方法对渗透率为0.6的交通流进行引导,其效果最显著。在使用引导方法后,各车道密度趋于均衡,能有效缓解瓶颈区向上游传播的堵塞波。 展开更多
关键词 交通工程 道路瓶颈 换道行为 车路协同系统
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Traffic dynamics of an on-ramp system with a cellular automaton model
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作者 李新刚 高自友 +1 位作者 贾斌 姜锐 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2010年第6期77-82,共6页
This paper uses the cellular automaton model to study the dynamics of traffic flow around an on-ramp with an acceleration lane. It adopts a parameter, which can reflect different lane-changing behaviour, to represent ... This paper uses the cellular automaton model to study the dynamics of traffic flow around an on-ramp with an acceleration lane. It adopts a parameter, which can reflect different lane-changing behaviour, to represent the diversity of driving behaviour. The refined cellular automaton model is used to describe the lower acceleration rate of a vehicle. The phase diagram and the capacity of the on-ramp system are investigated. The simulation results show that in the single cell model, the capacity of the on-ramp system will stay at the highest flow of a one lane system when the driver is moderate and careful; it will be reduced when the driver is aggressive. In the refined cellular automaton model, the capacity is always reduced even when the driver is careful. It proposes that the capacity drop of the on-ramp system is caused by aggressive lane-changing behaviour and lower acceleration rate. 展开更多
关键词 lane-changing behaviour acceleration rate cellular automaton model on-ramp system
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基于无监督聚类分析的激进换道行为识别方法
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作者 王婉琦 程国柱 徐亮 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期166-178,共13页
为有效指导驾驶人采取更安全的换道行为,本文提出基于改进的自组织映射神经网络(SOM-Kmeans)聚类分析的激进换道行为识别方法。通过模拟驾驶设备和眼动仪获取驾驶数据和眼动状态,运用变点检测算法结合方向盘转角和横向注视位置从多模态... 为有效指导驾驶人采取更安全的换道行为,本文提出基于改进的自组织映射神经网络(SOM-Kmeans)聚类分析的激进换道行为识别方法。通过模拟驾驶设备和眼动仪获取驾驶数据和眼动状态,运用变点检测算法结合方向盘转角和横向注视位置从多模态数据集中提取换道行为事件数据,进而提取驾驶人换道行为关键特征参数,运用SOM-Kmeans聚类分析识别激进换道行为。将SOM-Kmeans聚类方法分别与基于密度的聚类算法(DBSCAN)及模糊C均值聚类算法(FCM)比较,分析激进换道行为的识别效果。研究结果表明:SOM-Kmeans能够将激进换道行为划分为紧急换道和挤车换道两种类型,并建立相应的行为指标和阈值,当换道过程中加速度波动大于8.22 m·s^(-3)且方向盘转角大于0.83 (°)·s^(-1),识别此次换道为激进换道行为;在激进换道行为的基础上,当换道间隙小于7.5 m且换道持续时间大于10.3 s时,识别此次换道为挤车换道,否则,为紧急换道行为。挤车换道行为多出现在拥堵较严重的强制换道中,紧急换道行为多出现在交通流环境较好的自由换道中。本文提出的识别方法的准确率为92.5%,与传统聚类分析相比,本文提出的激进换道行为识别方法能够更加细致地识别激进换道行为的种类,研究结果可作为评估驾驶人是否存在危险换道行为和衡量驾驶人换道习惯的参考标准,同时,该两次聚类结果可作为激进型换道行为的参考标准。 展开更多
关键词 智能交通 激进换道行为识别 SOM-Kmeans聚类算法 城市道路 模拟驾驶
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