【摘 要】
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为精准识别不利天气下高速公路交织区的交通运行状态，在传统交通流指标上引入天气因素，建立改进的k-prototypes交通运行状态划分方法。本方法通过分析在不同等级的降雨、能进度、风速下交通流特性的变化特征，确定天气对交通流状态的影响；利用随机森林模型选择交织区各车道交通流运行状态的影响变量；为提高模型的精度，引入信息熵衡量k-prototype算法的相异性，并提出聚类效果评价指标衡量状态的有效性。
【基金项目】
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国家自然科学基金（51408049）； 陕西省自然科学基础研究计划项目 （2020JM-237）。；
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为精准识别不利天气下高速公路交织区的交通运行状态，在传统交通流指标上引入天气因素，建立改进的k-prototypes交通运行状态划分方法。本方法通过分析在不同等级的降雨、能进度、风速下交通流特性的变化特征，确定天气对交通流状态的影响；利用随机森林模型选择交织区各车道交通流运行状态的影响变量；为提高模型的精度，引入信息熵衡量k-prototype算法的相异性，并提出聚类效果评价指标衡量状态的有效性。结果表明：考虑天气及交通流特征的高速公路交织区各车道运行状态划分为7类最佳；分别对应《道路通行能力手册》中的各级服务水平。在恶劣天气影响下，交织区各车道服务水平均下降明显，车道1、3平均下降4个等级；车道2、4平均下降3个等级。在中度天气影响下，各车道下降2～3个服务水平。在同一服务等级下车道1、3车流运行最小速度下降范围在11.2～17.4km/h，而车道2、4在21.2～27.4 km/h区间。研究成果可为恶劣天气影响下更精细化的交通管理以及提高高速公路交织区服务水平提供理论基础。
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