【摘 要】
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为了更精确描述车辆跟驰（CF）行为,并研究不同国家跟驰行为数据对跟驰模型模拟的影响,以及各跟驰模型对跟驰行为模拟的精确程度,选取中国西安市南二环某路段交通流数据集、美国NGSIM数据集以及德国HighD数据集3个数据集,针对Gazis-Herman-Rothery（GHR）模型、智能驾驶模型（IDM）以及最新提出的S-shaped three-parameters（S3）跟驰模型进行参数拟合以及误
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2019YFB1600101）； 国家自然科学基金项目（61973045）； 陕西省自然科学基础研究计划项目（2023-JC-QN-0667）；
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为了更精确描述车辆跟驰（CF）行为,并研究不同国家跟驰行为数据对跟驰模型模拟的影响,以及各跟驰模型对跟驰行为模拟的精确程度,选取中国西安市南二环某路段交通流数据集、美国NGSIM数据集以及德国HighD数据集3个数据集,针对Gazis-Herman-Rothery（GHR）模型、智能驾驶模型（IDM）以及最新提出的S-shaped three-parameters（S3）跟驰模型进行参数拟合以及误差分析,利用加速度、前后车速度差、前后车位置差和后车速度等数据作为输入参数,采用互相关分析法与模拟退火法相结合的方法进行数据拟合,并利用加速度、速度和位移的均方根误差(MSE)对参数拟合后的模型进行性能评价。研究结果表明:针对3个不同国家数据集中的跟驰行为,S3微观模型模拟效果均表现最佳、3个数据集的MSE平均值均最小、低于其他2种跟驰模型;德国HighD数据集总采集精度高、数据量大、因此无论采用何种CF模型进行模拟,该数据集在跟驰行为模拟方面均表现最佳、误差最小。研究结果对交通仿真软件模拟交通流的跟驰模型选择具有重要意义,且对于跟驰模型标定数据集的选取具有重要价值。
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