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区分冲突类型的路段实时碰撞风险预测模型
区分冲突类型的路段实时碰撞风险预测模型
作者:
吕能超
彭凌枫
吴超仲
文家强
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
交通工程
实时碰撞风险预测
替代安全指标
冲突类型
XGBoost
SHAP
摘要:
使用交通数据建立路段实时碰撞风险预测模型(RTCPM)是主动交通安全管理的基础,路侧精细感知的行车数据和替代安全指标(SSMs)在RTCPM领域有着潜在价值.基于此,采用路侧精细感知数据生成SSMs作为输入,提出一种区分冲突类型的路段实时碰撞风险预测模型.以路段精细交通数据为基础,提取多种类别的交通参数以构建包含多类交通参数的精细数据库,参数包括车辆运动参数和SSMs等.提出一种基于车辆规避行为和时空接近性的交通冲突提取方法,从精细交通数据库中提取侧向和纵向交通冲突;将带有标签的交通冲突事件作为碰撞风险预测建模中样本的类别标签.极限梯度提升算法(XGBoost)被用于实时碰撞风险预测建模,使用了ENN方法重采样以消除样本数量不平衡问题,引入SHAP以解释模型特征对结果的贡献度.将交通冲突发生前的交通参数以30 s为时间窗进行集计,作为样本特征输入到XGBoost模型中进行训练和测试.研究结果表明:所建立的XGBoost模型能够在碰撞发生前30 s预测碰撞风险及类别,模型能够实现97.49的总体准确率,以0.13%的误报率预测出93.0%的纵向冲突,以0.12%的误报率预测出61.8%的横向冲突;SHAP模型解释结果显示SSMs对于预测起到了比较重要的作用,5%分位的1/MTTC对纵向冲突预测模型的影响最大,交通流量和加速度的平均值是侧向冲突预测最重要的特征;提出的模型框架可为互通出入口影响区主动交通管理提供依据.
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冲突检测
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文献信息
篇名
区分冲突类型的路段实时碰撞风险预测模型
来源期刊
中国公路学报
学科
交通运输
关键词
交通工程
实时碰撞风险预测
替代安全指标
冲突类型
XGBoost
SHAP
年,卷(期)
2022,(1)
所属期刊栏目
道路交通安全分析与事故主动防控专栏|Road Traffic Safety Analysis and Proactive Crash Prevention
研究方向
页码范围
93-108
页数
16页
分类号
U491
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1001-7372.2022.01.009
五维指标
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(0)
共引文献
(0)
参考文献
(0)
节点文献
引证文献
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同被引文献
(0)
二级引证文献
(0)
2022(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
交通工程
实时碰撞风险预测
替代安全指标
冲突类型
XGBoost
SHAP
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国公路学报
主办单位:
中国公路学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-7372
CN:
61-1313/U
开本:
大16开
出版地:
西安市南二环路中段长安大学内
邮发代号:
52-194
创刊时间:
1988
语种:
chi
出版文献量(篇)
3614
总下载数(次)
9
总被引数(次)
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