【摘 要】
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中国非机动车出行近年来逐渐复兴并形成了复杂的混合交通流动,造成了交通运行和安全问题,因此对混合非机动车速度分布进行准确建模是重要的现实需求.该文首先介绍了利用深度
【机 构】
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清华大学工程物理系,北京100084
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中国非机动车出行近年来逐渐复兴并形成了复杂的混合交通流动,造成了交通运行和安全问题,因此对混合非机动车速度分布进行准确建模是重要的现实需求.该文首先介绍了利用深度神经网络进行多目标跟踪的数据采集方法,然后输入非机动车道的拍摄视频进行自动识别,高效获取实测数据;在对车速进行统计分析后,通过信息准则确定混合Gauss模型的最优组分,采用期望最大化算法求解模型参数的极大似然估计,并建立模型参数与道路运行状况和统计特征之间的联系.所使用的智能化视频识别方法提高了数据采集效率,求解参数前进行组分选择可以提高建模效率.拟合结果表明:混合Gauss模型对非机动车速度分布的描述比单分布模型更准确.在流动不受阻碍时,混合Gauss模型的结果以非机动车类型划分组分,其参数与速度均值、标准差及各类型车的比例相关;在高峰时,组分划分与根据流动状态进行分类是一致的,其中较快组分的平均速度接近车辆自由流动速度.
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