【摘 要】
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为预测山区双车道公路货车与冲突车辆发生的碰撞,本文基于无人机视频,提取货车与交互车辆的高精度轨迹数据,选取适用于不同运行轨迹的交通冲突指标,结合极值理论,构建双变量冲突极值(BTCEV)模型,将后侵入时间(PET)与碰撞时间(TTC)纳入统一框架,实现山区双车道公路货车与冲突车辆的碰撞预测,并以云南省货车事故高发的山区双车道公路为例,验证BTCEV模型的预测性能.研究表明:PET为0.382 s、TTC为4.471 s是山区双车道公路货车严重冲突的阈值;BTCEV模型预测山区双车道公路货车年事故发生率为5
【机 构】
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昆明理工大学,交通工程学院,昆明650500
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为预测山区双车道公路货车与冲突车辆发生的碰撞,本文基于无人机视频,提取货车与交互车辆的高精度轨迹数据,选取适用于不同运行轨迹的交通冲突指标,结合极值理论,构建双变量冲突极值(BTCEV)模型,将后侵入时间(PET)与碰撞时间(TTC)纳入统一框架,实现山区双车道公路货车与冲突车辆的碰撞预测,并以云南省货车事故高发的山区双车道公路为例,验证BTCEV模型的预测性能.研究表明:PET为0.382 s、TTC为4.471 s是山区双车道公路货车严重冲突的阈值;BTCEV模型预测山区双车道公路货车年事故发生率为5.84％,预测准确性高达98.92％,较PET模型以及TTC模型分别提高了167.33％和10.80％;且相比于单变量模型,双变量模型所估计的置信区间更窄,预测精度更高.研究结果将山区双车道公路货车碰撞预测方法从单变量扩展到双变量,在山区货车交通安全分析方面有广阔的应用前景.
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