基于ADAS联网时空数据的路段交通参数估算模型

交通参数实时获取是道路交通管控的重要基础。针对固定检测器观测范围受限和浮动车数量需求大的问题,研究了1种利用车载ADAS联网数据进行路段交通参数估算的方法。通过分析车载ADAS感知的前向目标参数与交通参数的关系,结合广义交通量定义,并考虑多车道条件下ADAS车辆及其邻近前车的相对运动变化特性,建立了1种非稳态交通条件下的交通参数估算模型。在仿真实验环境下获得定参数据集和验证数据集,完成对模型的参数标定和验证,并探讨时空分辨率和ADAS车辆渗透率对模型估算精度的影响规律。基于实验数据分析,结果表明,时间分辨率降低5 min,所提模型估算误差平均减小3.4%,降低时间分辨率可以提升所提模型的估算精度;空间分辨率降低500 m,流量和密度的估算误差平均减小1.68%,却可能导致速度估算误差平均增加5.19%;ADAS车辆渗透率的增长可以增强估算交通参数和观测交通参数在路段时空区域的契合程度。在ADAS逐渐装车应用的背景下,所提的交通参数估算模型可快速、精准获取路段连续时空范围内的交通量信息。

如何在小学语文作文教学中培养学生的想象能力分析

学生时期最有想象力的时期就是小学时期,而且也可以在这一时期培养小学生的思维能力以及想象能力。小学生在作文写作当中不仅仅可以将自己的能力得到有效的提高,而且在写作的同时增强自己的思维能力,将自己的学习乐趣得到提高,让学生可以真正的喜爱上语文,喜爱上写作。因此要想让学生的写作能力得到有效的提高以及让学校的教学质量得到有效的提高,就必须要让教师着重注意学生的写作能力。而且现代的小学生比起过去的小学生来说,多了一份个性,少了一些束缚,因此教师如何将每一位学生的个性很好的表现出来,成为了培养教学中的关键所在。

区分冲突类型的路段实时碰撞风险预测模型

使用交通数据建立路段实时碰撞风险预测模型(RTCPM)是主动交通安全管理的基础,路侧精细感知的行车数据和替代安全指标(SSMs)在RTCPM领域有着潜在价值。基于此,采用路侧精细感知数据生成SSMs作为输入,提出一种区分冲突类型的路段实时碰撞风险预测模型。以路段精细交通数据为基础,提取多种类别的交通参数以构建包含多类交通参数的精细数据库,参数包括车辆运动参数和SSMs等。提出一种基于车辆规避行为和时空接近性的交通冲突提取方法,从精细交通数据库中提取侧向和纵向交通冲突;将带有标签的交通冲突事件作为碰撞风险预测建模中样本的类别标签。极限梯度提升算法(XGBoost)被用于实时碰撞风险预测建模,使用了ENN方法重采样以消除样本数量不平衡问题,引入SHAP以解释模型特征对结果的贡献度。将交通冲突发生前的交通参数以30 s为时间窗进行集计,作为样本特征输入到XGBoost模型中进行训练和测试。研究结果表明:所建立的XGBoost模型能够在碰撞发生前30 s预测碰撞风险及类别,模型能够实现97.4%的总体准确率,以0.13%的误报率预测出93.0%的纵向冲突,以0.12%的误报率预测出61.8%的横向冲突;SHAP模型解释结果显示SSMs对于预测起到了比较重要的作用,5%分位的1/MTTC对纵向冲突预测模型的影响最大,交通流量和加速度的平均值是侧向冲突预测最重要的特征;提出的模型框架可为互通出入口影响区主动交通管理提供依据。