侧向碰撞风险对交织区汇合行为的影响

来源：交通运输系统工程与信息杂志2021年第4期北京时间：

作者：李根, 翟伟, 朱兴贝, 杨晟, 邬岚

单位：南京林业大学，汽车与交通工程学院，南京 210037

摘要：为研究高速公路交织区匝道车辆的汇合行为，基于梯度提升决策树(Gradient BoostingDecision Tree, GBDT)构建了交织区汇合加速度模型，利用美国 Next Generation Simulation(NGSIM)车辆轨迹数据提取汇合车辆与周围车辆之间的横纵向距离差、速度差及加速度等交通参数作为候选变量，将1 s后的汇合加速度作为预测变量，对模型进行五重交叉训练和测试，获取模型最佳参数组合，引入横向距离碰撞时间 TC 分析汇合过程中侧向碰撞风险对汇合加速度的影响。研究发现：与基于视角的刺激-反应模型(VASR)相比，本文模型的预测精度更高；引入变量 TC在均方误差(MSE)、平均绝对偏差(MAD)和R2这3个指标上均优于原模型；在各影响变量之中，汇合车辆与目标车道领车的速度差 ΔVPL 和横向距离碰撞时间 TC 对汇合加速度的影响最大，相对影响程度分别达到20.2%和12.1%。研究发现，GBDT模型能够准确预测车辆汇合加速度，深入挖掘变量和汇合加速度之间的非线性关系，引入变量 TC 能够有效提高模型精度。

关键词：公路运输,梯度提升决策树,汇合行为,汇合加速度,侧向碰撞风险

基金资助：国家自然科学基金;研究生科研与实践创新计划项目