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基于随机森林的雨天车辆跟驰风险行为研究

黄兆国,  过秀成,  贾亮

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文章导航 > 交通信息与安全  > 2020 >  38(1): 27-34
黄兆国, 过秀成, 贾亮. 基于随机森林的雨天车辆跟驰风险行为研究[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(1): 27-34. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.004
引用本文: 黄兆国, 过秀成, 贾亮. 基于随机森林的雨天车辆跟驰风险行为研究[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(1): 27-34. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.004
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HUANG Zhaoguo, GUO Xiucheng, JIA Liang. Car-following Risk Behavior in Rainy Weather Based on Random Forest[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2020, 38(1): 27-34. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.004
Citation: HUANG Zhaoguo, GUO Xiucheng, JIA Liang. Car-following Risk Behavior in Rainy Weather Based on Random Forest[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2020, 38(1): 27-34. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.004
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基于随机森林的雨天车辆跟驰风险行为研究

doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.004

  • 东南大学城市智能交通江苏省重点实验室 南京 211189;兰州理工大学土木工程学院 兰州 730050;东南大学现代城市交通技术江苏高校协同创新中心 南京 211189;东南大学交通学院 南京 211189

  • 东南大学城市智能交通江苏省重点实验室 南京 211189;东南大学现代城市交通技术江苏高校协同创新中心 南京 211189;东南大学交通学院 南京 211189

  • 兰州理工大学土木工程学院 兰州 730050

基金项目: 

国家自然科学基金项目

江苏省社科联重大应用课题

详细信息

  • 中图分类号: U491

Car-following Risk Behavior in Rainy Weather Based on Random Forest

    摘要
  • 摘要: 为降低雨天车辆跟驰行为风险,建立了一种基于随机森林的雨天车辆跟驰风险水平判定模型.通过引入降雨条件和安全距离,同时解决跟驰风险不易被量化分析及准确判定的问题,对传统驾驶风险判别模型进行修正,从而提取降雨条件下车辆运行跟驰风险特征,判定当前状态下的车辆跟驰风险.利用UC-winRoad驾驶模拟器仿真实验输出的降雨条件(包括降雨等级、路面水膜厚度、路面附着系数)和车辆运行数据(包括纵向车速、加速度、安全距离)进行验证,构建了引入风险熵的风险水平判定模型;通过随机森林算法对模型进行训练,并对风险特征进行提取,输出风险水平的判定结果.结果表明,该模型获取的风险水平误差小于1级,相比人工神经网络和支持向量机,平均相对误差分别降低了10.36%和4.54%.所提出模型可作为实用工具判定雨天车辆跟驰风险水平.

     

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  • 刊出日期:  2020-02-28

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