城市快速路驶入匝道瓶颈车辆汇入行为

发布时间：2018-11-18 08:56

【摘要】：基于上海延安高架两个驶入匝道(南线虹许路驶入匝道、虹井路驶入匝道)瓶颈的汇入行为视频,对汇入车辆、当前和目标车道汇入交互车辆进行了轨迹和汇入行为参数提取,共获得416个汇入行为样本;应用分类回归树(CART)对3种汇入行为分别进行建模,分析影响不同汇入行为的因素,并用混淆矩阵对分类结果进行评价.结果表明,CART能较好地预测3种不同汇入类型,其分类准确率均达到了75%以上.CART与经典离散选择模型和朴素贝叶斯分类结果对比表明,CART的分类效果明显优于上述两类模型.
[Abstract]:Based on the confluence behavior video of the bottleneck of two on-ramp on the Shanghai Yan'an viaduct (Hongxu Road on the Southern Line and Hongjing Road on the ramp), the tracks and the parameters of the confluence behavior of the incoming vehicle, the current and the target carriageway converging into the interactive vehicle are extracted. A total of 416 import behavior samples were obtained. The three kinds of import behaviors were modeled by (CART), and the factors affecting different import behaviors were analyzed, and the classification results were evaluated with confusion matrix. The results show that CART can well predict three different import types, and the classification accuracy is over 75%. The comparison of CART with classical discrete selection model and naive Bayes classification shows that, The classification effect of CART is better than that of the above two models.
【作者单位】： 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(51278362,51422812)
【分类号】：U491.2

【共引文献】

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中国博士学位论文全文数据库 前10条

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中国硕士学位论文全文数据库 前10条

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本文编号：2339549