基于ARMA预测模型的交叉口车辆碰撞风险评估

摘要：

车辆进入交叉口前的速度时间序列可用于预测车辆进入交叉口后若干步数速度值,利用车速预测值推算冲突方向车辆在交叉口内的行驶位移及其车间距离,可评估车辆发生碰撞的风险.针对交叉口附近车速分布符合随机序列特征,采用自回归滑动平均(ARMA)理论进行车速时序预测建模,步骤包括时序数据相关性检查、模型p-q定阶、解析式系数估计、适用性检验.试验结果表明:利用实测车速中的前40个时序数据建立ARMA模型,预测出的20个车速值与实测值贴近,冲突方向两车车速归一化平均绝对误差分别为0.006 56和0.003 4;利用全部60个实测数据建立预测模型,检测预测值残差自相关函数发现其绝对值均小于0.258 2,表明所建车速预测方法适用.

关键词：智能交通、碰撞风险评估、自回归滑动平均建模、交叉路口、车速预测

所属期刊栏目：15

分类号：U491.3(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家自然科学基金51308426,51105286;湖北省教育厅科学研究计划项目B2013234

在线出版日期：2015-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：239-245