国家自然科学基金(51208400)
- 作品数：8 被引量：28H指数：3
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- 无人行横道过街处驾驶人避让决策建模被引量：1
- 2020年
- 为了在驾驶人避让决策研究中考虑驾驶人认知不确定性,并获得确定性避让决策规则,提出一种基于云模型和粗糙集的无人行横道过街处驾驶人避让决策分析方法。首先,划分距离和速度等避让决策影响因素的分级概念,建立相应的数据序列,采用逆向云发生器提取表征影响因素分级概念的数字特征,再采用基于条件云发生器的隶属概念判别方法实现距离和速度等数据的离散化处理,进而构建了无人行横道过街处驾驶人避让决策表。然后,采用粗糙集理论中基于差别矩阵的属性约简算法和基于归纳的值约简算法,进行决策表约简和无人行横道过街处驾驶人避让决策规则提取;约简后的条件属性为欲到达车辆与行人间的距离、欲到达车辆的速度和行人的速度,提取出23条无人行横道过街处驾驶人避让决策规则,其中包括17条确定性规则和6条不确定性规则,并举例说明确定性规则和不确定性规则的含义。最后,通过预测正确率和ROC曲线下面积2个指标比较,分析该方法与现有研究中的决策树和Logistic回归方法的差异。研究结果表明:所提方法的预测正确率为92.2%,分别比决策树和Logistic回归方法提高3.9%和1.3%;ROC曲线下面积为0.968,分别比2种方法提高了1.1%和3.2%;所提方法的预测性能较好,并能得到简单直观的无人行横道过街处驾驶人避让决策规则,可为交通安全仿真研究奠定基础。
- 陈鹏余敬柳谢静敏
- 关键词：交通工程云模型粗糙集
- 信号交叉口行人环境绩效测评与改善策略优选被引量：1
- 2015年
- 为克服信号交叉口行人环境绩效改善研究多集中于某一特性方面的局限,本文借助满意度理论,提出基于步行者过街心理感知的主观绩效测评与改善策略优选方法.利用美国顾客满意度(ACS)理论,结合信号交叉口行人过街特性设计问卷指标体系,构建满意度影响因素间的结构方程式模型(SEM),确定各交互影响因素对满意度的重要性,利用行人满意度指数(PSI)测评绩效.最后结合重要性程度与绩效水平建立重要性—绩效分析(IPA)矩阵,对提高武汉市信号交叉口步行环境绩效进行改善策略优选,并提出改善建议.
- 李豹朱顺应金智英王红陈鹏
- 关键词：城市交通信号交叉口绩效测评
- 无信控路段人行横道处行人过街建模与仿真被引量：3
- 2022年
- 为精细化描述无信控路段人行横道处行人过街决策及微观运动行为,本文在行人过街行为分析的基础上,基于战术层-操作层构建行人过街双层模型。其中,在战术层面,针对行人分步决策特性,利用二元Logistic回归模型构建路侧和路中行人过街决策模型;在操作层面,针对传统社会力模型在描述行人过街时表现出的局限性,引入行人主动避让力和人行横道对行人的作用力,构建行人过街微观运动模型。最后,通过AnyLogic仿真平台实现行人过街双层模型仿真,并根据实际数据和仿真结果分析模型有效性。结果表明:相较于路侧决策模型,行人性别、停车视距内的车辆数和行人距潜在冲突点的距离这3个因素对行人路中决策结果影响更显著,引入行人主动避让力和人行横道对行人作用力的改进社会力模型,能更好地反映无信控路段行人过街时的行为特征。无信控路段人行横道处行人过街行为仿真模型的有效建立,能为后续行人过街安全改善方案提供决策支持。
- 陈鹏唐鹏闫伟曦孙秋月
- 关键词：城市交通
- 基于贝叶斯网络的高速铁路旅客出行方式预测研究被引量：2
- 2018年
- 为准确地预测高速铁路综合客运枢纽地区的旅客出行方式比例,以高速铁路旅客出行方式为研究对象,分析高速铁路旅客选择不同交通方式的影响因素,建立基于贝叶斯网络的高速铁路旅客出行方式选择模型。以宜昌东站为例,结合高速铁路旅客出行调查数据,应用SPSSModeler软件对所建立的模型进行验证评估,并对高速铁路旅客选择不同出行方式的比例进行预测。结果表明,该模型能较全面地考虑高速铁路旅客出行选择的影响因素,对预测高速铁路综合客运枢纽地区旅客的出行方式具有较好的适用性,预测精度较高。
- 谷剑锋陈鹏胡志勇
- 关键词：高速铁路影响因素贝叶斯网络
- 考虑低碳的高铁客站新区路网结构优化被引量：1
- 2018年
- 高铁客站新区聚集了大量的交通流,给周边路网交通和城市碳排放产生了很大影响.为保证畅通出行和低碳出行,以高铁客站新区道路网结构为研究对象,选取站区路网交通供需平衡和碳排放容积率最小作为站区路网结构优化的目标,建立了基于多目标的高铁客站新区道路网结构优化模型.以宜昌东站为例,结合相应的交通调查数据,应用建立的模型进行路网结构优化分析.结果表明:构建的站区道路网结构优化模型具有较好的适用性.
- 陈鹏谷剑锋胡志勇
- 关键词：道路网低碳
- 无信控路段行人与非机动车过街行为分析被引量：3
- 2022年
- 无信号控制路段人行横道处的交通冲突行为对城市交通系统的运行有着重要影响,为研究行人与非机动车在无信控人行横道处的过街行为特征,以武汉市某双向四车道无信号控制路段的调查视频为基础,对行人的过街轨迹、过街时间、运动横摆率及非机动车的过街膨胀率、到达规律等特征进行分析。最后根据上述分析结果,从交通系统的角度出发,针对现阶段无信控路段人行横道存在的交通问题,提出相应的行人分道过街和非机动车专用过街通道等安全改善措施。研究结果可为后续行人与非机动车的行为特征研究提供理论依据。
- 唐鹏陈鹏闫伟曦孙秋月
- 关键词：交通安全
- 具有模糊特性变量的出行方式预测Logit模型被引量：17
- 2013年
- 基于非集计模型与模糊数学理论,以城市群居民出行行为为研究对象,选择出行者的出行时间和出行费用作为影响因素,利用极大似然估计法进行参数标定,通过t检验、命中率检验与优度检验,将出行时间模糊化,忽略出行费用的影响,建立了具有模糊特性变量的出行方式预测Logit模型。将轨道交通与小汽车2种出行方式的时间模糊化参数分别选为0.1、0.3、0.5,分析了出行方式与出行时间对居民出行行为的影响。分析结果表明:轨道交通与小汽车的平均出行感知时间之比为0.8～1.2,且2种出行感知时间同等程度变化;当轨道交通出行时间模糊化参数为0.1,小汽车出行时间小于70min时,出行者均选择轨道交通出行;当轨道交通出行时间模糊化参数为0.3,小汽车出行时间小于67min时,出行者继续选择轨道交通出行,但当小汽车出行时间大于67min,小汽车出行时间模糊化参数分别为0.1、0.3时,出行者选择小汽车出行;当轨道交通出行时间模糊化参数为0.5,小汽车出行时间小于58min时,出行者仍然选择轨道交通出行,但当小汽车出行时间大于66min时,出行者均选择小汽车出行。
- 朱顺应邓爽王红管菊香程阳
- 关键词：交通规划LOGIT模型
- 基于状态频率记忆神经网络的短时交通流预测被引量：2
- 2020年
- 短时交通流预测在智能交通系统中起到重要的作用.针对交通流时间序列,提出了一种基于状态频率记忆神经网络的短时交通流预测模型.该模型将交通流信息分解为状态和频率两个维度作为记忆单元进行建模,根据预测时间间隔的时长将历史交通流数据汇总,采用小波分析对历史交通流数据去噪并进行归一化处理,将其分为训练集、验证集以及测试集,最终构建短时交通流预测模型.本文以合肥市某交叉口为例,运用状态频率记忆神经网络预测该交叉口的短时交通流,并与其他预测方法的预测结果进行比较.结果表明:状态频率记忆神经网络预测短时交通流的精度更高,验证了预测模型的有效性.
- 余敬柳陈鹏谢静敏
- 关键词：智能交通短时交通流
