地下快速路驾驶人速度感知敏感性分析及模型构建

为探究驾驶人速度感知机理,设计驾驶模拟实验采集驾驶人感知速度与实际行车速度,分析地下快速路几何线形、侧壁变化频率等因素对驾驶人速度感知敏感性的影响,并基于恒定速度理论、机器学习方法构建驾驶人速度感知偏差敏感性阈值预测模型。结果表明,在0.05显著水平下,不同速度水平、线形组合、侧壁变化频率组别下,驾驶人的速度感知敏感性阈值都存在显著差异。采用LASSO(least absolute shrinkage and selection operator)筛选根据短期、中长期、长期时窗划分的各特征变量,构建的多元非线性模型的决定系数R2为0.645,多层感知机模型的决定系数R2为0.727,支持向量回归模型的决定系数R2为0.853。