【摘要】：針對目前駕駛員路徑選擇估計精度不高的問題,考慮地區(qū)、城鎮(zhèn)類型、性別、年齡、是否已婚、學歷、職業(yè)、是否從事全職工作、收入水平、交通擁擠程度、排隊長度、延誤時間、道路熟悉程度、路徑長度、替代路徑節(jié)省時間等多方面因素,設計了一個駕駛員路徑選擇行為調(diào)查方案,并對駕駛員群體開展了網(wǎng)上調(diào)查.利用Logit模型及Probit模型分析了駕駛員路徑選擇行為的影響因素,得到性別、年齡、是否從事全職工作、延誤時間、道路熟悉程度、路徑長度、道路擁擠程度等因素的影響顯著.利用改進的分類樹(classification and regression tree,CART)模型設計了駕駛員路徑選擇行為估計模型,重點針對駕駛員路徑選擇行為的特點對傳統(tǒng)CART模型的遞歸劃分與剪枝2個主要算法進行了改進研究.樣本測試結(jié)果表明:模型的估計精度可達82%,相比現(xiàn)有模型的估計精度至少提高了6%.研究成果可為交通誘導方案的制定提供有效的技術(shù)支持.
[Abstract]:In view of the problem that the estimation accuracy of driver's path selection is not high at present, consider the area, town type, sex, age, married, education, occupation, whether engaged in full-time work, income level, traffic congestion degree, queue length, Based on the factors of delay time, road familiarity, path length and alternative route saving time, a route selection behavior investigation scheme is designed, and an online investigation of driver group is carried out. By using Logit model and Probit model, the influence factors of driver's path choice behavior were analyzed. The factors such as gender, age, whether engaged in full-time work, delay time, road familiarity, path length, road congestion were significantly affected. Based on the improved classification tree (classification and regression tree,CART) model, the estimation model of driver's path selection behavior is designed, and the two main algorithms of recursive partition and pruning of traditional CART model are studied in detail according to the characteristics of driver's path selection behavior. The sample test results show that the estimation accuracy of the model can reach 82%, which is at least 6 times higher than that of the existing model. The research results can provide effective technical support for the formulation of traffic guidance schemes.
【作者單位】： 中國刑事警察學院交通事故處理教研室;公安部痕跡檢驗鑒定技術(shù)重點實驗室;沈陽農(nóng)業(yè)大學工程學院;寧波大學海運學院;國家道路交通管理工程技術(shù)研究中心寧波大學分中心;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51305041) 公安部技術(shù)研究計劃面上項目(2015JSYJC06) 遼寧省自然科學基金資助項目(201602809) 遼寧省教育廳科學技術(shù)研究一般項目(L2015554)
【分類號】：U491

【參考文獻】

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本文編號：2293079