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作者：陈昱光;梁子禄;胡山;杨彬;林弘灏;
单位：昆明理工大学交通工程学院;东南大学交通学院;
摘要：针对现有模型较少考虑交通运行环境拥挤情况对车辆跟驰行为的影响以及交通运行环境在行驶过程中受到外部影响随机变化的情况，试图建立更加符合不同交通运行环境的车辆跟驰模型。为此，提取速度、速度标准差、局部空间占有率三个指标，基于模糊C均值(Fuzzy C-Means, FCM)算法对交通运行环境进行聚类分析并实现有效量化。针对交通运行环境随时间变化的情况，拟合不同运行环境下的期望速度函数，引入高斯混合隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model with Gaussian Mixture Model, GMMHMM)实现不同交通运行环境的识别及期望速度函数的转换，进而构建一种考虑不同交通运行环境下的车辆跟驰模型。最后，通过下一代模拟(Next Generation Simulation, NGSIM)轨迹数据，利用遗传算法标定模型参数。结果表明，与经典的全速度差(Full Velocity Difference, FVD)模型相比，所提出的跟驰模型能够更好地拟合车辆跟驰数据，其平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)、均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)分别降低了35%、39%,R~2提高了238%。
关键词：安全工程;;交通运行环境;;跟驰模型;;高斯混合隐马尔可夫模型;;全速度差模型
基金资助：国家自然科学基金项目(52462050,42277476)
