基于轨迹数据的无信号交叉口行人过街行为研究

基于轨迹数据的无信号交叉口行人过街行为研究

论文摘要

随着我国城市道路运行效率的降低和交通安全形势的日益严峻,行人交通安全已成为普遍关注的问题。本文从无信号道路交叉口的实测轨迹数据中提取相关参数,建立基于随机森林算法的行人过街决策模型并进行效果检验和验证,模型正确率可达93.1%。同时挖掘出各个解释变量对过街决策的重要度,证明将随机森林算法用于行人过街决策分析具有较好的拟合度与预测精度。本研究可应用于人车交互仿真工具中模拟行人行为,为进一步研究人车混行的无信号道路交叉口仿真和控制系统奠定了基础。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 建模流程与算法
  •   1.1?建模与验证流程
  •   1.2?非平衡处理ENN方法
  •   1.3?随机森林算法简介
  •   1.4?模型性能评估度量
  • 2 实验分析与验证
  •   2.1?数据采集和处理
  •   2.2?建模变量提取
  •   2.3?模型设置和参数
  •   2.4?模型预测和验证
  • 3 行人过街行为分析
  • 4 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 冉旭东,马寿峰,贾宁,朱宁

    关键词: 交通工程与交通管理,过街决策行为,随机森林算法,无信号道路交叉口,交通参数提取

    来源: 综合运输 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 经济与管理科学,工程科技Ⅱ辑

    专业: 公路与水路运输

    单位: 天津大学管理与经济学部

    基金: 国家自然科学基金(71671123,71571132)

    分类号: U491.23

    页码: 77-82+86

    总页数: 7

    文件大小: 2079K

    下载量: 247

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    基于轨迹数据的无信号交叉口行人过街行为研究
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