利用微观车辆轨迹数据探究连续变道中对后车的刺激效应
机器学习
2022-06-07 v2 应用统计
摘要
不当的变道行为可能导致交通流中断及各类碰撞的发生。本研究考察多车变道行为及连续变道场景中对后车的刺激效应。采用数据集中的微观轨迹数据进行驾驶行为分析。两组自由变道车辆构成连续变道场景，不仅考虑与距离和速度相关的因素，还考虑驾驶行为，以检验其对后随变道车辆效用的冲击。建立随机参数 logit 模型以捕捉连续变道情形下驾驶员的心理异质性。此外，基于三种监督学习算法建立变道效用预测模型以检测不当变道决策。结果表明：(1) 连续变道行为对变道后的后随变道车辆具有显著负向效应；(2) 连续变道情形中存在刺激效应，且因驾驶员心理活动不同其影响具有异质性；(3) 效用预测模型可用于检测不当变道决策。
引用
@article{arxiv.2205.11252,
title = {Exploring the stimulative effect on following drivers in a consecutive lane-change using microscopic vehicle trajectory data},
author = {Ruifeng Gu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.11252},
year = {2022}
}
备注
22 PAGES