【摘要】：基于上海延安高架兩個駛入匝道(南線虹許路駛入匝道、虹井路駛入匝道)瓶頸的匯入行為視頻,對匯入車輛、當前和目標車道匯入交互車輛進行了軌跡和匯入行為參數(shù)提取,共獲得416個匯入行為樣本;應用分類回歸樹(CART)對3種匯入行為分別進行建模,分析影響不同匯入行為的因素,并用混淆矩陣對分類結果進行評價.結果表明,CART能較好地預測3種不同匯入類型,其分類準確率均達到了75%以上.CART與經典離散選擇模型和樸素貝葉斯分類結果對比表明,CART的分類效果明顯優(yōu)于上述兩類模型.
[Abstract]:Based on the confluence behavior video of the bottleneck of two on-ramp on the Shanghai Yan'an viaduct (Hongxu Road on the Southern Line and Hongjing Road on the ramp), the tracks and the parameters of the confluence behavior of the incoming vehicle, the current and the target carriageway converging into the interactive vehicle are extracted. A total of 416 import behavior samples were obtained. The three kinds of import behaviors were modeled by (CART), and the factors affecting different import behaviors were analyzed, and the classification results were evaluated with confusion matrix. The results show that CART can well predict three different import types, and the classification accuracy is over 75%. The comparison of CART with classical discrete selection model and naive Bayes classification shows that, The classification effect of CART is better than that of the above two models.
【作者單位】： 同濟大學道路與交通工程教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(51278362,51422812)
【分類號】：U491.2

【共引文獻】

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3 張魁麟,邵春福,王力劭;基于分布式并行算法的動態(tài)交通流分配研究[J];北方交通大學學報;2002年05期

4 賀振歡,楊肇夏,蔣熙;Dial算法幾點改進的研究[J];北方交通大學學報;2002年05期

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4 房穎;;城市道路交通擁堵狀況分析與對策[A];第三屆河南省汽車工程科技學術研討會論文集[C];2006年

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本文編號：2339548