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申请/专利权人：上海市城市建设设计研究总院(集团)有限公司
摘要：本发明公开了快速路追尾冲突风险与避险风格实时预测方法，包括如下步骤:1、获取要进行预测的快速路路段的连续流车辆全轨迹数据集；2、对连续流车辆全轨迹数据集进行数据预处理，得到最终数据集；3、根据风险形成特征和避险行为特征的多个突特征参数进行实时预测建模，运用双层巢式模型以解释风险冲突水平和纵向避险风格之间的潜在相关性；4、模型参数估计；通过极大似然估计方法来求解模型参数；5、对最终数据集进行自变量筛选，剔除不显著的自变量；6、使用预测模型处理数据集，解析历史避险风格和当前避险风格的关联性。本发明实现对车辆冲突风险水平和驾驶员纵向避险风格的实时、低误差预测。
主权项：1.快速路追尾冲突风险与避险风格实时预测方法；其特征在于，包括如下步骤:步骤1、获取要进行预测的快速路路段的连续流车辆全轨迹数据集；步骤2、对所述连续流车辆全轨迹数据集进行数据预处理，得到最终数据集；所述数据预处理是指根据风险形成特征和避险行为特征，从所述连续流车辆全轨迹数据集选取多个突特征参数形成所述最终数据集；其中，根据所述风险形成特征选取到的多个所述突特征参数包括冲突风险水平、风险持续时间、风险恶化速率和风险脱离速率；根据所述避险行为特征选取到的多个所述突特征参数包括避险反应速度、避险稳定程度、短时避险激烈程度和长时避险激烈程度；步骤3、根据所述风险形成特征和所述避险行为特征的多个所述突特征参数进行实时预测建模，运用双层巢式模型以解释风险冲突水平和纵向避险风格之间的潜在相关性；步骤4、模型参数估计；通过极大似然估计方法来求解模型参数；步骤5、对所述最终数据集进行自变量筛选，剔除不显著的自变量；所述自变量筛选的具体方法是采用根据自变量重要性排序逐步回归的方法进行变量选择；步骤6、使用预测模型处理数据集，解析历史避险风格和当前避险风格的关联性。
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百度查询： 上海市城市建设设计研究总院(集团)有限公司 快速路追尾冲突风险与避险风格实时预测方法
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