基于随机森林的雨天车辆跟驰风险行为研究
黄兆国1,2; 过秀成1,3; 贾亮2
2020-03-30
发表期刊交通信息与安全
期号2020-01页码:27-34
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。
关键词交通安全 车辆跟驰 风险水平 降雨条件 随机森林
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收录类别CNKI
语种中文
中图分类号U492.8
文献类型期刊论文
条目标识符https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/156331
专题土木工程学院
作者单位1.东南大学城市智能交通江苏省重点实验室;;
2.兰州理工大学土木工程学院;;
3.东南大学现代城市交通技术江苏高校协同创新中心;;
4.东南大学交通学院
第一作者单位土木工程学院
推荐引用方式
GB/T 7714
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(2020-01):27-34.
APA 黄兆国,过秀成,&贾亮.(2020).基于随机森林的雨天车辆跟驰风险行为研究.交通信息与安全(2020-01),27-34.
MLA 黄兆国,et al."基于随机森林的雨天车辆跟驰风险行为研究".交通信息与安全 .2020-01(2020):27-34.
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