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题名山区双车道公路借道超车轨迹预测模型
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作者
覃文文
彭栋梁
戢晓峰
徐迎豪
李冰
李武
曾浩
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机构
昆明理工大学交通工程学院
昆明理工大学云南省现代物流工程研究中心
昆明元朔建设发展有限公司
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出处
《交通运输系统工程与信息》
北大核心
2025年第3期96-106,共11页
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基金
国家自然科学基金(72461015)
云南省基础研究计划面上项目(202401AT070309)
云南省研究生导师团队建设项目(2024)。
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文摘
为提高山区双车道公路的车辆轨迹预测精度,本文设计一种考虑借道超车影响的车辆轨迹预测模型。首先,基于无人机视频轨迹数据,根据航向角将借道超车过程划分为跟驰、借道、超车和返回这4种状态;其次,构建包含借道超车状态、车辆运动特征、空间位置属性和交通状态的多元特征数据集,通过梯度提升决策树算法拟合借道超车状态与车辆运动特征、空间位置和交通状态之间的复杂关系,采用SHAP(SHapley Additive exPlanations)方法识别影响借道超车状态变化的关键因素;然后,将借道超车状态、影响借道超车状态的关键因素和历史轨迹数据集,以滑动时间窗口形式输入至Informer模型,预测山区双车道公路的借道超车轨迹;最后,与未考虑借道超车影响的传统超车轨迹预测模型进行对比,验证本文模型的有效性。结果表明:车头时距、主体车辆横向速度和横向偏移是影响借道超车状态变化的关键因素;所构建的模型在山区双车道借道超车场景下,具有良好的适用性和预测精度;与未考虑借道超车影响的轨迹预测模型相比,本文模型的均方误差和平均绝对误差均值分别降低53.05%和38.11%,决定系数均值提升23.58%。
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关键词
交通工程
超车轨迹预测
Informer时间序列模型
借道超车
山区双车道
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Keywords
traffic engineering
overtaking trajectory prediction
Informer time series forecasting
lane-occupying behavior
mountainous dual carriageway
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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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