基于ARMA预测模型的交叉口车辆碰撞风险评估

• 作者: 吴超仲 张良力 祝贺 郑安文
• 来源期刊: 交通运输系统工程与信息
• 学科: 交通运输
• 关键词: 智能交通 碰撞风险评估 自回归滑动平均建模 交叉路口 车速预测
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 案例分析
• 页码范围: 239-245
• 页数: 7页
• 分类号: U491.3
• 字数: 4648字
• 语种: 中文

摘要

车辆进入交叉口前的速度时间序列可用于预测车辆进入交叉口后若干步数速度值,利用车速预测值推算冲突方向车辆在交叉口内的行驶位移及其车间距离,可评估车辆发生碰撞的风险.针对交叉口附近车速分布符合随机序列特征,采用自回归滑动平均(ARMA)理论进行车速时序预测建模,步骤包括时序数据相关性检查、模型p-q定阶、解析式系数估计、适用性检验.试验结果表明:利用实测车速中的前40个时序数据建立ARMA模型,预测出的20个车速值与实测值贴近,冲突方向两车车速归一化平均绝对误差分别为0.006 56和0.003 4;利用全部60个实测数据建立预测模型,检测预测值残差自相关函数发现其绝对值均小于0.258 2,表明所建车速预测方法适用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴超仲	武汉理工大学智能交通系统研究中心	97	1142	19.0	28.0
3	张良力	武汉科技大学信息科学与工程学院	31	91	5.0	7.0
4	祝贺	武汉科技大学信息科学与工程学院	3	25	3.0	3.0
7	郑安文	武汉科技大学信息科学与工程学院	50	897	15.0	29.0