基于影响系数的高速公路行车风险评估模型

为提高高速公路行车风险评估的客观性,减少已有评价方法在指标聚合权重确定过程中的主观因素影响,准确反映高速公路和环境风险状况,针对已有评价方法在指标聚合过程中的主观任意性,提出基于影响系数确定评价指标的权重,对评价指标进行聚合,并以此建立高速公路不同状态下的行车风险评估模型。首先分析自由行驶稳定安全条件、换车道行驶状态和跟车行驶状态的车辆碰撞限制安全条件,在此基础上,利用安全条件提出风险评估基本指标及不同状态下的车辆行驶风险函数。通过相同比例的指标增量计算风险增量,利用风险函数及风险增量计算各个指标的影响系数,运用影响系数确定风险评估指标的聚合权重,从而建立高速公路不同行驶状态风险评估模型,最后提出高速公路行车风险等级划分标准。利用模型对陕西定汉线宝鸡至坪坎高速公路某长陡纵坡路段的不同行驶状态风险进行计算,确定行车风险等级,筛选出不同行驶状态下的高风险路段,通过对比验证。结果表明,运用评估模型确定的1个换车道高风险路段和2个跟车行驶高风险路段与利用现行的《公路项目安全性评价规范》确定的高风险路段一致。该模型对于高速公路行车风险的有效识别及划分,可以为高速公路交通安全管理提供有效的决策支持。

交通事故下的交通波特性分析--以广州市机场高速公路为例

针对目前高速公路交通事故时空性质方面研究较为匮乏的现象,提出了一种交通事故时空分析下的交通波划分方法,用于从时空特性对交通事故进行微观分析.利用高速公路交通事故下的车辆时空图建立交通波分析模型,通过拥挤速度和交通事故风险函数获取交通事故的时间特性.分别对各个交通波和交通事故区域进行定义,通过图例展示交通事故的空间分解.通过交通波传播模型和速度及加速度的限制条件建立交通事故下的交通波空间模型,对处于交通波上的时空节点进行筛选以获取交通波方程.以广州市机场高速公路为例对部分事故段绘制车辆时空图,利用交通事故的时空特征对数据进行筛选确定了集结波,启动波,停止波和消散波的方程,集结波和消散波的波速及事故发生点坐标等信息.确定了拥堵区域和消散区域的位置,利用凸包算法计算其面积,同时将该方法利用在该路段其他次的交通事故区域中以得到该方法的普适性.该特性分析方法同样可以用于其他交通事件的微观分析以及特性建模中,具有很强的理论和现实意义.

基于驾驶模拟实验的快速路交织区运行风险评价

对快速路交织区运行风险进行有效评价可为交通组织优化设计与交通管控的实施提供依据。基于8自由度驾驶模拟仿真平台,建立16个场景模拟不同交织区长度、不同交通流密度、不同行驶路径的城市快速路交织区运行状况;基于20名驾驶员的实验数据,分析车辆运行状态特性,并提出快速路交织区运行风险评价指标;进一步分析运行风险评价指标与场景变量的关系,并给出运行风险等级划分标准。研究结果表明:高密度交通流场景下运行风险比低密度交通流场景增大50%;运行风险评价指标与交织区长度呈线性负相关关系,增大交织区长度有利于降低交织区的运行风险。

基于XGBoost的短时出租车速度预测模型

准确预测短时出租车速度是识别驾驶员异常加减速行为的前提,有助于提升乘客的安全与舒适。以城市中出租车实时移动速度为研究对象,研究了基于XGBoost的短时出租车速度预测模型。将出租车的移动速度数据集划分为训练集和测试集,构造滑动时间窗口,以时间窗口内的出租车历史移动速度的时间序列为输入变量,以出租车当前时间的移动速度为输出变量,采用前向验证的方法进行模型评估。利用基于贝叶斯算法的hyperopt模块实现模型参数的快速优化,得到模型最优参数组合,并基于深圳市2013年10月22日的出租车GPS轨迹数据集进行算例分析,将模型的预测结果与非参数回归模型、神经网络模型预测结果进行比较。研究表明:所构建的短时出租车速度预测模型的平均绝对误差(MAE)为9.841,均方根误差(RMSE)为12.711,均低于非参数回归模型和神经网络模型,提高了出租车速度的预测精度;由于出租车速度序列缺乏规律性,调整后的R^(2)(R^(2)_adjusted)为0.592,且相较于其他2个模型,XGBoost模型在出租车速度发生急剧变化的时间点附近具有更优的拟合效果,避免了过拟合造成的预测精度下降。