【摘 要】
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道路交通状态识别具有明显的统计特性,难以建立统一的数学模型。本文对驾驶人进行驾驶风格调查,利用主成分分析法对驾驶风格进行量化,通过K-means聚类分析法对采集对象驾驶员
【机 构】
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南京市城市与交通规划设计研究院股份有限公司;
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道路交通状态识别具有明显的统计特性,难以建立统一的数学模型。本文对驾驶人进行驾驶风格调查,利用主成分分析法对驾驶风格进行量化,通过K-means聚类分析法对采集对象驾驶员进行驾驶风格的分类。再将驾驶风格与行程速度作为影响基于驾驶人感受的拥堵强度的影响因素,以调查的数据作为数据来源,建立了基于多项Logit的快速路拥堵强度模型,拟合优度检验显示模型拟合效果较好,且通过测试数据进行测试,预测准确率达到93.89%,总体模型的信度较高。
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