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基于车辆轨迹的高速公路分流区行车风险预测方法研究
| 论文题名： | 基于车辆轨迹的高速公路分流区行车风险预测方法研究 |
| 关键词： | 高速公路分流区;交通冲突;行车风险预测;车辆轨迹 |
| 摘要： | 随着我国对高速公路基础设施的大力发展，全国高速公路总里程不断增加，网络日益完善。分流区作为高速公路的重要组成部分，其运行状态也直接影响了高速公路网的运行效率。在分流区，交通流存在频繁的车道变换现象，导致交通流运行紊乱、交通冲突频发，使得分流区成为高速公路主要事故黑点。因此，有效合理的对分流区车辆行车安全进行评估和预测，明晰行车风险影响机理，加强高速公路行车安全管控尤为重要。 为了改善分流区的交通安全，论文以南京机场高速分流区为例，通过交通流运行状态，有效预测车辆行车风险，并剖析和解读其中影响机理。通过无人机航拍的视频数据提取车辆轨迹，采用统计分析的方法获取分流区交通流的运行状态，并计算安全替代指标（拓展碰撞时间，ETTC）以判别车辆的安全状态；考虑异质性和时段不稳定性，构建不同随机参数Logit模型，对比拟合优度选取最优模型，对行车风险显著影响因素进行识别和分析；构建和优选非参数机器学习模型（决策树、随机森林、Adaboost、GBDT、XGBoost）对分流区行车安全进行风险识别和有效预测；最后结合预测分析结果，提出分流区行车安全管控优化措施和建议。 实例分析结果显示，分流区上午时段和中午时段的交通流运行状态存在差异，上午时段车辆行驶速度较高、车流量较大，行车风险影响机理更为复杂；车辆在分流区内的交通冲突具有持续性，两时段危险样本ETTC均值分别为2.91s和2.67s，TET（暴露危险时间）分别为1.06s和0.91s，中午时段车辆交通冲突更为严重，但危险持续时间更短；分流区首端和末端的交通冲突密集程度较高，末端减速车道上行驶车辆交通冲突最严重。 另外分析还显示，均值方差异质性随机参数Logit模型拟合性能最优，不仅能够反映未观测到的异质性，还能够识别更多的显著影响因素；结果表明上午和中午时段的行车风险具有显著差异性，车辆平均速度、分流区车辆平均速度以及车头时距是分析分流区车辆行车安全关键因素，加速度标准差和分流区车辆平均加速度可认为是次要关键因素。基于树的机器学习算法模型对分流区行车风险预测有着较高的精度和良好的稳定性，其中随机森林平均预测精度最高，达到 96.56%，同时具有良好的泛化能力。同时将研究结果和工程实践相结合，提出了面向车辆和安全设施的管控优化措施和建议，为高速公路安全管理提供了有效地方法支撑和借鉴。 |
| 作者： | 占昌文 |
| 专业： | 交通运输工程;载运工具运用工程 |
| 导师： | 何杰 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东南大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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