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题名山区双车道公路弯道路段小客车跟驰状态转移预测
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作者
覃文文
白碧璇
韩春阳
戢晓峰
谷金晶
田毕江
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机构
昆明理工大学
昆明理工大学
云南大学
云南省交通规划设计研究院股份有限公司
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出处
《交通运输系统工程与信息》
北大核心
2025年第1期92-101,共10页
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基金
国家自然科学基金(52102382,72461015)
云南省“兴滇英才支持计划”青年人才专项(KKXX202402046)。
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文摘
跟驰状态反映车辆间的跟随风险程度,为预测山区双车道公路弯道路段车辆跟驰状态变化路径,本文利用无人机拍摄视频数据,构建基于高阶马尔可夫链的弯道路段小客车跟驰状态转移预测模型。首先,从视频数据中提取跟驰车辆轨迹特征,采用因子分析法提炼表征跟驰状态的公因子特征;其次,利用K-Means++算法对公因子特征进行聚类,将小客车跟驰状态分为强跟驰、弱跟驰和强弱过渡区间这3种状态;最后,引入高阶马尔可夫链模型预测山区双车道公路小客车跟驰状态转移。结果表明:强跟驰和弱跟驰状态的转移存在状态转移的过渡区间,强跟驰时,前导车对跟驰车有较强的制约性,跟驰车辆速度随前导车变化而发生延迟性变化,随着跟驰状态由强转弱,制约性会逐渐降低;七阶马尔可夫链模型对小客车跟驰状态转移预测的准确率高达97.6%以上;3种跟驰状态的自转移概率分别为97.57%、98.90%和96.74%,状态之间的转移方面,强跟驰与弱跟驰直接转移概率较低,过渡区间在转移模式中占有重要地位。本文提出的方法在预测小客车跟驰状态转移时具有优越性能,研究结果可为研发前车碰撞主动安全预警系统提供方法基础。
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关键词
交通工程
转移预测
高阶马尔可夫链
跟驰状态
山区双车道公路
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Keywords
traffic engineering
transition prediction
higher-order Markov chain
car-following state
mountainous two road
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分类号
U491
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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