【摘 要】
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以车辆轨迹数据为研究对象，构建无需信号配时、车辆到达分布的信号交叉口实时排队长度估算方法。首先运用密度聚类方法识别车辆运动状态，结合运动学公式，研究不同运动状态下车辆加入、离开排队过程的轨迹点。其次，根据排队集结过程的分段特性，提出利用分段线性函数对拐点进行拟合，预估排队集结波。最后基于交通波理论推算出信号交叉口排队长度。为验证所提出方法，利用微观交通模拟器SUMO建立不同浮动车渗透率下的实验场景
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以车辆轨迹数据为研究对象，构建无需信号配时、车辆到达分布的信号交叉口实时排队长度估算方法。首先运用密度聚类方法识别车辆运动状态，结合运动学公式，研究不同运动状态下车辆加入、离开排队过程的轨迹点。其次，根据排队集结过程的分段特性，提出利用分段线性函数对拐点进行拟合，预估排队集结波。最后基于交通波理论推算出信号交叉口排队长度。为验证所提出方法，利用微观交通模拟器SUMO建立不同浮动车渗透率下的实验场景，计算实际排队长度与预估排队长度的MAPE（平均绝对百分比误差）误差。研究结果表明：渗透率为10%时，MAPE值为12.58%,当浮动车渗透率达到30%时，MAPE值仅为3.03%。可见，所提出的模型在低渗透率下依旧具有较高准确性，且随着渗透率的提高，误差逐渐降低。
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