【摘要】：2015年12月,《中共中央關(guān)于制定國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃的建議》中提出了"一帶一路"建設(shè),再次聚焦交通問(wèn)題,同時(shí)也表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展離不開(kāi)交通的發(fā)展。為對(duì)交通流進(jìn)行深入研究,學(xué)術(shù)界相繼提出了宏觀連續(xù)模型、跟馳模型和元胞自動(dòng)機(jī)模型等交通流模型。在這些模型中,跟馳模型將車(chē)輛處理成相互作用的分散粒子,使其便于在計(jì)算機(jī)中進(jìn)行模擬仿真,故應(yīng)用廣泛。在實(shí)際交通流中駕駛員并不是同質(zhì)的,駕駛員異質(zhì)性是普遍存在的。在心理學(xué)體系中,人與人之間存在著較大的差異性,例如性別、年齡、社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平、受教育程度、健康狀況等個(gè)體差異。在上述的變量中,有些與交通流建模相關(guān),其直接地影響被駕駛車(chē)輛在給定操作環(huán)境和時(shí)間下的路徑和速度。雖然駕駛員異質(zhì)性的研究有很多,但是并沒(méi)有先從駕駛員的異質(zhì)性出發(fā),多數(shù)先是統(tǒng)一處理數(shù)據(jù),再進(jìn)行異質(zhì)性分析。鑒此,本文以大量駕駛員的軌跡數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),擬對(duì)駕駛員行為進(jìn)行深入研究,并提出科學(xué)的駕駛員分類(lèi)方法,進(jìn)而建立參數(shù)隨機(jī)分布的車(chē)輛跟馳模型,并對(duì)不同類(lèi)型車(chē)輛的環(huán)境影響因素進(jìn)行分析。本文主要工作如下:(1)本文詳細(xì)介紹了駕駛員異質(zhì)性、車(chē)輛跟馳模型以及車(chē)輛油耗和污染物排放的相關(guān)研究?jī)?nèi)容�；诖罅繖C(jī)動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)(NGSIM數(shù)據(jù)),采用聚類(lèi)分析的方法,對(duì)駕駛員進(jìn)行分類(lèi)。基于分類(lèi)結(jié)果的特征,將駕駛員命名為"魯莽—遲鈍"型、"魯莽—敏感"型、"謹(jǐn)慎—遲鈍"型和"謹(jǐn)慎—敏感"型四類(lèi)。(2)本文以GHR跟馳模型為基礎(chǔ),對(duì)車(chē)輛跟馳模型的參數(shù)分布特征進(jìn)行深入研究。通過(guò)多元線(xiàn)性回歸分析,得到了不同類(lèi)駕駛員下GHR模型中各個(gè)參數(shù)的分布特征,并結(jié)合駕駛員類(lèi)型進(jìn)行了分析。(3)本文介紹并應(yīng)用了 VT-Micro模型,然后根據(jù)油耗排放的回歸系數(shù)計(jì)算了不同類(lèi)型駕駛員的油耗分布、二氧化碳排放分布以及氮氧化物排放分布。通過(guò)其分布特征發(fā)現(xiàn)具有"謹(jǐn)慎"屬性的駕駛員無(wú)論在油耗還是污染物排放量方面普遍高于"魯莽"類(lèi)駕駛員。反觀具有"魯莽"屬性的駕駛員,其在油耗及排放方面的表現(xiàn)較為穩(wěn)定,波動(dòng)性遠(yuǎn)小于"謹(jǐn)慎"類(lèi)駕駛員。
[Abstract]:In December 2015, the "proposal of the CPC Central Committee on formulating the 13th Five-Year Plan for National Economic and Social Development" proposed the construction of "Belt and Road" to focus again on traffic problems, and also showed that economic development can not be separated from the development of transportation. In order to deeply study traffic flow, the academic circles have put forward traffic flow models such as macroscopic continuous model, car-following model and cellular automata model. In these models, the following model treats the vehicle as an interacted dispersed particle, which makes it easy to simulate and simulate in the computer, so it is widely used. Drivers are not homogeneous in actual traffic flow, and driver heterogeneity is common. In the psychological system, there are great differences between people, such as sex, age, social and economic level, education level, health status and other individual differences. Some of the above variables are related to traffic flow modeling which directly affects the path and speed of the driven vehicle under a given operating environment and time. Although there are many researches on driver heterogeneity, most of them deal with the data uniformly and then analyze the heterogeneity. In view of this, based on a large number of driver trajectory data, this paper intends to conduct a deep study on driver behavior, and puts forward a scientific driver classification method, and then establishes a vehicle car-following model with random distribution of parameters. The environmental impact factors of different types of vehicles are analyzed. The main work of this paper is as follows: (1) this paper introduces the driver heterogeneity, car-following model, vehicle fuel consumption and pollutant emission in detail. Based on a large number of vehicle data (NGSIM data), drivers are classified by cluster analysis. Based on the characteristics of classification results, the drivers are named as "reckless-dull" type, "reckless-sensitive" type, "cautious-dull" type and "cautious-sensitive" type. (2) this paper is based on the GHR model. The parameter distribution characteristics of car-following model are studied in detail. By multivariate linear regression analysis, the distribution characteristics of each parameter in GHR model under different drivers are obtained, and the driver types are analyzed. (3) the VT-Micro model is introduced and applied in this paper. Then, according to the regression coefficient of fuel consumption, the fuel consumption distribution, carbon dioxide emission distribution and nitrogen oxide emission distribution of different types of drivers were calculated. It is found that the drivers with "caution" attribute are generally higher than "reckless" drivers in terms of fuel consumption and pollutant emissions. On the other hand, the drivers with the property of "recklessness" are more stable in fuel consumption and emissions, and their volatility is much less than that of "cautious" drivers.
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：U491.2

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本文編號(hào)：2308406