基于多类跟驰行为的车头时距混合分布模型

发布时间：2017-10-20 01:40

  本文关键词：基于多类跟驰行为的车头时距混合分布模型

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【摘要】：基于实际的驾驶行为特性,将驾驶员的驾驶状态分为强跟驰、弱跟驰和自由流3种状态,建立能够描述这3种状态的车头时距三元混合分布模型.利用北京快速路实测数据,通过最大期望(EM)算法标定了三元混合分布模型中的参数,对3种不同驾驶行为数据进行分析.通过研究对比各个车头时距分布模型的拟合精度,结果表明,提出的车头时距混合模型的拟合结果优于威布尔分布以及对数正态分布模型.
【作者单位】： 浙江大学建筑工程学院;
【关键词】： 交通流 分布模型 最大期望算法 车头时距 跟驰
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51278455,51208462,61304191) 浙江省重点科技创新团队资助项目(2013TD09)
【分类号】：U491
【正文快照】： 车头时距指是连续两辆车头部或尾部通过同一断面的时间间隔,它是计算通行能力、优化信号配时、构建车辆跟驰模型的核心参数,是通行能力评估、驾驶特性分析、交通安全评价的重要依据,在实践中有广泛的应用价值.通过对车头时距数据的研究可以计算交叉口的通行能力[1-3],分析车辆

【参考文献】

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本文编号：1064564