【摘 要】
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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
【机 构】
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东南大学城市智能交通江苏省重点实验室,兰州理工大学土木工程学院,东南大学现代城市交通技术江苏高校协同创新中心,东南大学交通学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51568044),江苏省社科联重大应用课题(18WTA009)资助
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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
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