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提出了基于风险域的交通冲突分析二阶段法。采用inD数据集,通过车辆到达风险域的时间（tTTR）进行交通冲突识别,再根据风险域内的持续时间来判定交通冲突的风险程度。结果表明：与基于碰撞时间（tTTC）的方法相比,该方法不仅能够更有效地识别追尾冲突和相交冲突,还能够表征不同时刻交通冲突的风险程度。 相似文献
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提出了基于Pi-Sigma模糊神经网络的交通事故预测模型,选用Takagi-Sugeno型模糊推理系统和BP神经网络,以年平均日交通量、交通负荷、设计速度、车道宽度为输入,以每公里年均事故次数为输出,利用哈尔滨市133条主次干道的道路交通条件数据和5年的交通事故数据对模型进行了训练和检验,并将该模型与模糊逻辑模型、BP神经网络模型进行了对比分析.结果表明,交通事故Pi-Sigma模糊神经网络预测模型在预测精度及计算效率上总体优于其他两种模型,较适合于大样本条件下交通事故的快速预测. 相似文献
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