考虑驾驶员模糊感知的深度学习跟驰模型

为模拟驾驶人记忆效应以及模糊感知特性,设计了基于模糊感知时间窗的深度学习跟驰模型。提取highD数据集跟驰轨迹,以0.2 s最小时间间隔,连续3 s本车速度、前后车速度差、车头间距的时序数据作为模型输入,模拟驾驶记忆。训练深度学习跟驰模型,得出单层32个输出维度的门控循环单元（GRU）网络可以很好拟合实际数据。在每次输入模型的时序数据中,用模型预测值替换部分真实跟驰状态值,作为驾驶员对场景的估计,即模糊感知。实验得出对同一场景的不同模糊感知,可产生不同跟驰行为,模拟了驾驶行为的异质性,可为异质交通行为仿真提供方法。     

基于自然驾驶数据的分心状态特征分析与跟驰行为建模

基于行为特征对分心跟驰行为进行分类和建模,根据模型标定的方法探究不同状态下跟驰模型的适应性。首先从持续开展3年有余的上海自然驾驶数据中提取了大量分心跟驰样本,基于驾驶行为刺激反应框架对分心状态特征进行了初步分类,得到了5类分心跟驰行为;其次分析了现有4类经典跟驰模型（GHR、GIPPS、IDM和Wiedemann）对分心跟驰行为的适应性,同时根据五折交叉验证适应性结果对分心跟驰行为分类进一步优化,最终得到3类分心跟驰行为（麻木反应、过激反应和延迟反应）;最后探讨了分心状态下的2种跟驰行为建模策略（AIDM和TDIDM）。结果表明,对IDM模型进行合理标定即可较准确地描述不同类型的分心跟驰行为。     

跟驰模型场景基准分析

设计包含7种驾驶工况的自由流场景及跟驰场景,对MITSIM（microscopic traffic simulator）、Gipps模型、Wiedemann模型、FVD（full velocity difference）模型、IDM（intelligent driver model）、S?K模型及LCM（longitudinal control model）7个不同机理下典型跟驰模型进行基准测试。结果表明：各模型均可在一定程度上完成自由流场景下各工况测试,其中LCM的表现最符合认知,IDM的加速度最小且启动时间最长;仅Gipps模型、FVD模型、IDM及S?K模型可完成跟驰场景下各工况测试,其中FVD模型对于前车的状态变化具有最及时的反应;S?K模型在跟驰场景各工况下的速度与加速度始终处于微小振荡中,这也较为符合实际驾驶情景。     

改进Newell跟驰模型与实证研究

为了克服Newell跟驰模型单一考虑跟驰车与前导车之间的车间距进行速度优化描述车辆跟驰行为的不足,在同时考虑车间距和速度差对车辆跟驰行为影响的基础上,提出了一种改进Newell跟驰模型。通过对模型进行稳定性分析,得到了模型的稳定性条件。并通过在西安市二环南路西段实地拍摄视频采集得到的数据,对模型的参数进行了标定;最后分别采用上述模型对未来交通流趋势进行仿真预测,通过预测结果与实测数据的对比分析,证实了改进Newell模型的有效性。     

考虑侧向车换道影响的理论和数据组合驱动的车辆跟驰模型

为分析受侧向车辆换道影响下的目标车辆跟驰行为，结合多速度差理论跟驰模型和深度学习方法，提出了一种理论-数据组合驱动跟驰模型。首先考虑了跟驰车辆对于前向车辆和侧向车辆保持安全车距和受车辆速度差影响的特性，提出了双车道多速度差跟驰模型（FS-MAVD模型），并利用差分进化算法进行模型参数标定。构建了CNN-Bi-LSTM-Attention数据驱动车辆跟驰模型，利用卷积神经网络层（CNN）充分提取前向和侧向车辆交通特征，双向长短期记忆网络层（Bi-LSTM）考虑驾驶员记忆效应，注意力机制层（Attention）用于分配模型权重，并基于数据进行驾驶员记忆时长、模型训练批次和训练轮数参数的训练。考虑理论模型广泛适用性和数据驱动模型接近真实值且平滑的特点，采用最优加权法将两种模型进行组合预测。利用无人机拍摄的快速路车辆轨迹数据，建立跟驰行为样本集，对所建模型进行训练和测试，并与LSTM模型、Bi-LSTM模型、CNN-Bi-LSTM-Attention模型、FS-MAVD理论模型的预测效果进行对比，并分别比对不同模型对不同车辆的预测精度和误差。结果表明，本研究构建的组合模型在加速度预测精度达到9...     

基于多国实测数据的跟驰模型对比

为了更精确描述车辆跟驰(CF)行为,并研究不同国家跟驰行为数据对跟驰标定模拟的影响,以及各跟驰模型对跟驰行为模拟的精确程度,选取中国西安市南二环某路段交通流CHD数据集、美国NGSIM数据集以及德国HighD数据集,针对Gazis-Herman-Rothery(GHR)模型、智能驾驶模型(IDM)以及最新被提出的S-shaped three-parameters(S3)跟驰模型进行模型标定以及误差分析,利用加速度、前后车速度差、前后车位置差和后车速度等数据作为输入参数,采用互相关分析与模拟退火相结合的方法进行数据拟合,并利用加速度、速度和位移的均方根误差(R_MSE)对参数拟合后的模型进行性能评价。研究结果表明：针对3个不同国家数据集中的跟驰行为,S3微观模型标定效果均表现最佳,3个数据集的R_MSE平均值均最小,且低于其他2种跟驰模型;德国HighD数据集总采集精度高、数据量大,因此无论采用何种CF模型进行标定,该数据集在跟驰行为标定方面的性能均表现最佳、误差最小。研究结果对交通仿真软件模拟交通流的车辆跟驰模型选取及其参数优化具有重要意义,且对...     

自动驾驶车辆对人工驾驶车辆跟驰行为影响分析

针对自动驾驶车辆（automated vehicle, AV）与人工驾驶车辆（manual vehicle, MV）组成的混行跟驰环境，基于Waymo公开数据集研究混行环境中AV前车对MV后车跟驰行为的影响。首先，探究混行环境中期望安全裕度模型和智能驾驶人模型的建模能力和模型参数变化，研究表明，混行环境中MV跟驰行为的机制没有发生变化，但是MV驾驶人的减速敏感程度更低。其次，从跟驰安全性、稳定性和环境效应3个方面对混行跟驰行为进行进一步分析得到，混行环境中的MV跟驰行为的稳定性和环境效应得到了改善，但是安全性并没有发生变化。最后，通过对前车速度波动性进行讨论发现，AV前车主要是通过降低自身速度波动性，从而抑制MV后车的速度波动性，改善MV后车在稳定性及环境效应方面的表现。     

考虑驾驶风格的模糊控制跟驰模型

针对传统模糊控制跟驰模型较少考虑驾驶风格的差异,同时缺乏真实数据的有效验证,基于模糊控制理论,模拟驾驶人在跟驰过程中采取的动态驾驶决策过程,考虑不同驾驶风格,在分析自然驾驶数据的基础上,利用实测数据对不同驾驶风格进行分析,获得各驾驶风格的期望车头时距参数,在此基础上,利用前后车距离误差和速度差作为独立变量,并建立了模糊控制规则。数值分析结果表明,该模型与自然驾驶数据拟合较好。     

基于数据驱动的城市地下快速路跟驰行为模型构建

为了揭示地下快速路交通流的运行特性,利用驾驶模拟器获得的高精度车辆轨迹数据,针对地下快速路提出一种基于数据驱动方法的车辆跟驰模型,并对该模型进行了标定与验证。首先,根据上海市北横通道东段场景模型进行驾驶模拟实验以获取车辆跟驰数据;其次,选择了采用支持向量回归（SVR）方法建立车辆跟驰模型,对模型改进并引入了驾驶行为约束条件;最后,利用实验数据对改进过的SVR车辆跟驰模型进行了标定与验证。结果表明,考虑驾驶行为约束的支持向量回归车辆跟驰模型能很好地描述地下快速路中的车辆跟驰行为;该模型具有一定的可移植性,在其他地下快速路上也有较高的精度。建立的车辆跟驰模型可以量化地分析地下快速路中跟驰车辆间的相互作用,为进行交通仿真和风险研究提供基础。     

考虑双前导车的跟驰与换道联合模型

针对现有跟驰与换道模型没有同时考虑驾驶者决策过程中前瞻性的问题,在全速差跟驰模型及概率式换道模型的基础上,提出了一种考虑双前导车的跟驰与换道联合模型,并给出了模型参数的辨识方法.应用美国NGSIM开源交通流数据库中美国I80高速公路Emeryville路段的车辆行驶轨迹数据,分别采用轨迹标定法和极大似然法对所提模型中的跟驰模型和换道模型进行了参数标定,并参照NGSIM数据库中的交通环境设计了数值仿真实验.仿真实验结果显示,交通流平均速度、车速离散度与实测数据的误差均在5.0%左右,换道次数和换道率的误差均小于20%.所提出的模型能够准确描述多车道高速公路交通流的微观特性,适合用于模拟实际多车道高速公路交通流的动态特征.     

一类特殊Z分布的渐近分布

通过对Fisher-Z分布进行适当分解, 利用截尾法研 究Z分布的近似分布. 证明了当Z分布中的两个参数m和n都为正整数, 且m/(m+n) →α(m,n→∞, 0<α<1)时的渐近分布为正态分布. 作为特例, 说明了某类F分布的渐近分布 也是正态分布.     

(0,1)区间上一种新的分布族

探讨了取值在(0,1)区间上的随机变量的一种新的分布族,对其各阶矩给出了积分表达公式,证明了这种分布是指数族,并利用数学软件给出了这种分布的几种典型形态.与Beta分布相比,这种分布族的曲线形态更加丰富,同时,这种分布与Gamma分布又有着密切的关系.     

基于自相似业务的多服务台排队性能分析

基于现实网络业务流呈现自相似的特点，利用矩阵几何和剩余累积分布函数拟合的方法研究了Pareto到达时间问隔和负指数服务时间，以及多服务台和有限缓存空间下的网络排队系统性能，并获得了P（areto）／M／c／K＋c队列平均排队队长和缓存溢出概率的近似结果，详细的仿真结果验证了这种方法具有较高的精确性。     

TGBVE分布及其性质

在GBVE分布的基础上提出了TGBVE分布，并讨论了这种分布的一些性质。     

一类Dirichlet分布的渐近分布

利用中心极限定理和Slutsky定理, 证明了一类Dirichlet分布的渐近分布为正态分布.     

多项分布与多元Poisson分布

通过对多项分布与多元Poisson分布关系的研究,得到多元独立的非负整值随机变量X1,X2,…,Xn每一个服从Poisson分布的充分必要条件,并从另一个方面描述了二项分布与Poisson分布的内在关系。     

三种重要分布的极限分布

超几何分布、二项分布、普阿松分布、正态分布是概率论中几种重要的分布函数，这4种概率分布之间存在着一定的联系。给出了它们之间的关系，并进行证明，同时指出了它们在实际问题中的应用。     

二项分布对推广的负二项分布的逼近

Y.H.wang在文[1]中给出了多项分布对负多项分布的逼近结果。本文将文[1]的结果在一维的情形下推广到相依情形,同时给出相依情形下二项分布与推广的负二项分布的逼近界。     

矢量场的分布与其实际的源分布之间的关系

矢量场是由它的源所引起的，所以场分布由源的分布所决定．本文试图依据亥姆霍兹定理，推导出整个场的分布与其所有实际的源分布之间的关系式．     

二元指数分布参数相等检验

对生存函数为F軈（x1,x2）=P（X1>x1,X2>x2）=exp - x1θ11#1！/ρ+ x2θ2121！/ρρ&ρ！ρ(,x1＞0,x2＞0,1≥ρ＞0,J！1＞0,J！2＞0的二元指数分布,讨论其参数的特征,给出尺度参数θ1与θ2相等检验方法并模拟结果。