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1.
为提高交通事故条件下实时决策管理的准确性,提出交通事故案例检索优化方法.基于交通事故案例数值型和枚举型数据构成特征,采用信息熵方法评价数据离散程度,客观确定交通事故案例属性权重,在数据归类化处理的基础上,应用二阶聚类算法建立案例检索库,开发交通事故案例检索系统并进行案例检索试验,从案例最高相似度及案例集匹配度两方面评价案例检索精度,验证了该案例检索优化方法的有效性.  相似文献   
2.
采用实车测速实验,在上海市8条城市地下道路中进行车速数据的采集,并选取156个典型线形路段,研究地下道路中车速的分布特征及运行车速.通过多元逐步线性回归建立城市地下道路运行车速预测模型,模型自变量包括车道宽度、纵坡、车道数、限速、分合流、洞口等.结果表明,预测模型的拟合效果良好,通过预测值和实测值的比较验证了模型的有效性.同时发现限速对城市地下道路中运行车速的影响很小.运行车速预测模型适用于设计车速在40~80km·h-1,双向4~8车道的城市地下道路中.  相似文献   
3.
研究基于上海市自然驾驶项目,共计提取了296个驾驶人使用手机的行为样本,并基于动态时窗构建了表征驾驶人控制行为的特征指标,针对使用手机的5种操作行为:拨打、接听、通话、挂断和查看信息,分别分析了各操作过程中驾驶人纵向、横向控制活动的强弱情况,执行控制操作的灵敏程度以及车辆控制状态的稳定性.研究表明驾驶过程中使用手机的部分操作会导致驾驶人控制活动有所减弱,控制操作更加迟缓,且大多数分心操作对纵向控制稳定性产生了显著影响.这些发现有助于更好地了解驾驶人使用手机时的自然行为变化,为交通安全管控提供指引.  相似文献   
4.
基于OpenCV和Halcon的交通冲突视频自动检测及数据处理   总被引:6,自引:1,他引:5  
运用OpenCV和Halcon图形开发工具,以VC++6.0为基础开发平台,采用背景消减法和基于区域特征的跟踪算法实现视频图像中车辆运动目标的提取与跟踪,并将数据信息实时保存至文件中.在视频数据信息中处理提取冲突车辆的运动轨迹、速度、加速度等微观交通参数,实现交通冲突微观参数采集.综合减速度、角速度、速度和距离等指标建立多参数交通冲突判断方法,根据车辆的轨迹、速度和加速度曲线对车辆的运行特征做出分析,初步实现简单交通条件下机动车交通冲突视频自动检测.  相似文献   
5.
基于自然驾驶实验,获取“人-车-环境”多维驾驶行为数据,经过数据清洗与筛选构建危险驾驶行为标准数据库。采用显著性分析对指标进行筛选,并构建八维度的危险驾驶行为预测指标集。以神经网络为第一层,以基于注意力机制的长短期记忆(LSTM)网络为第二层,建立危险驾驶行为预测双层时序模型。结果表明:该模型能有效提升预测准确率(10%);分层结构和注意力机制对预测准确率有较好的提升作用,分别为5%和3%。  相似文献   
6.
高速公路网络交通突发事件辐射范围预测模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
在传统密闭道路集散波模型的基础上,提出了考虑汇入汇出匝道及衔接道路的路网事件辐射范围预测模型.该模型根据事件持续时间各阶段产生的集散波传播参数的不同,描述了在各列集散波相互作用下,事件造成的偶发性交通拥堵对路网范围交通流辐射影响的六种情况,并推导出了每种情况下的影响长度计算公式.然后,以面向对象的编程思路,构造了集散波类并模拟集散波在路网中的辐射过程,并通过渲染GIS地图来展示事件辐射态势.最后,利用AIMSUN交通仿真技术,检验了辐射预测模型的有效性,并进行了预测误差的致因分析.  相似文献   
7.
对某高速公路交通事件管理系统中记录的3年交通事件信息进行了数据统计处理,对交通事件持续时间的随机分布进行了多种拟合分析和分布检验,构建了基于对数逻辑斯特分布的交通事件持续时间加速消散模型.该预测模型可以使用不同的拟合分布并接受缺失数据,样本检验能很好地预测交通事件持续时间及其累积结束概率.  相似文献   
8.
基于ANFIS的高速公路车辆跟驰模型与仿真   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了更好地描述高速公路上驾驶员在车辆跟驰过程中表现出来的模糊、不确定性的行为特征,采用自适应模糊神经网络ANFIS来建立车辆跟驰模型.首先,通过小波分析方法,对采集到的跟车数据进行降噪,消除外界因素的干扰,从而恢复数据的原始信息;根据信号处理方法,利用相关函数计算出驾驶员在跟驰过程中的反应时间.然后,建立以两车速度差、车头间距和后车速度作为输入,以及后车加速度作为单输出的自适应模糊神经网络跟车模型.最终,对该模型仿真训练,自适应生成驾驶员跟驰行为规则,并与传统的GM跟车模型对比分析.结果表明,该网络模型能较客观地反映高速公路上的驾驶员跟驰行为.  相似文献   
9.
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。  相似文献   
10.
基于支持向量机的高速公路实时事故风险研判   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用G60高速公路(上海段)上布设的单组线圈检测器检测的车道级交通流数据对该路段上发生追尾事故可能性进行研究.通过配对案例对照的方法,分别对事故前5~10min,10~15min和15~20min的交通流数据建立了追尾事故实时预测支持向量机模型.结论表明基于事故前5~10min的交通流数据构建的支持向量机分类器能够有效的对事故进行实时预测,总体事故预测精度为84.85%,误报率为0.33%,该支持向量机分类器具有较高的实用价值,同时也表明了基于单流量检测器的交通流数据对事故进行实时预测的可靠性.  相似文献   
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