基于SVM的快速路合流区车辆间隙选择模型

• 作者: 刘芳宏 奇兴族 熊帅 白乔文 陈永恒 陶楚青
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通运输系统工程 快速路合流区 间隙选择 机器学习 支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 页码范围: 752-758
• 页数: 7页
• 分类号: U491
• 字数: 5623字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0505.2018.04.023

摘要

通过2种典型快速路合流区车辆行为观测,发现匝道车辆在选择间隙时存在多次超车行为,表明其汇入过程是一个多次决策的动态过程.根据合流过程中车辆速度的变化特性,判定车辆在选择间隙时的决策点并采集决策点处的微观交通流参数.在此基础上比较了2种不同渠化设计下入口匝道车辆汇入行为的差异.考虑到合流车辆不同行为判别所需的关键参数不同,使用2个支持向量机模型(SVM)进行分类,建立了合流区车辆多次决策的间隙选择模型.通过对采集的交通流参数进行训练,SVM模型的预测精度能够达到91％以上,实现预测车辆间隙选择的目的.最后与Logistic回归模型进行比较,结果证明所提出的模型能够获得较高精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈永恒	吉林大学交通学院	38	248	9.0	14.0
2	白乔文	吉林大学交通学院	18	47	4.0	5.0
3	奇兴族	吉林大学交通学院	4	12	3.0	3.0
4	陶楚青	吉林大学交通学院	6	13	3.0	3.0
5	刘芳宏	吉林大学交通学院	5	14	3.0	3.0
6	熊帅	吉林大学交通学院	7	9	2.0	3.0