面向换道冲突互信息的复杂交织区车辆风险识别北大核心CSCD

为提升复杂交织区行车安全性,提出了一种考虑换道冲突互信息的车辆换道风险识别方法。首先,基于无人机视频提取复杂交织区的微观换道轨迹,测算换道风险关键参数;然后,考虑换道紧邻车辆信息,聚焦于车辆换道行为的矢量性,改进拓展TTC理论,构建复杂交织区换道风险识别模型,并对换道风险的等级进行细分;最后,基于实测数据进行模型的优化与验证。结果表明,模型可有效反映汇入或汇出主线的迫切需求,描述车辆在不同位置、不同方向的换道风险差异。研究成果有助于智能网联环境下复杂交织区的车辆换道决策与轨迹优化,为交管部门制定动态预警方案提供理论支持。     

基于机器学习的电动汽车电池系统的风险预警

为提高动力电池在实车工况下安全预警的及时性和准确性，将电池系统安全预警问题提炼为关键状态预测及基于预测状态的预警分类2大科学问题，根据实车运行中的电池状态数据，选择电池的单体电压最高值、单体电压极差等作为关键预测对象；利用费舍尔计分和最大信息系数(MIC)进行特征选择，采用样本卷积和交互网络模型(SCINet)实现关键状态预测；基于预测的状态，建立多分类随机森林(RF)模型，对动力电池的安全风险进行分级预警。研究结果表明：该模型对电池多个参数具有很强的预测能力，如预测1 min后单体电压最高值的均方根误差(RMSE)为0.027 1,温度最高值为0.054 0;对电池系统1 min后安全风险等级预测的查准率为84%,宏平均f₁分数为74%。     

严重冲突场景下山区双车道公路货车跟驰风险预测

为预测严重冲突场景下山区双车道公路货车跟驰事故风险，基于视频轨迹数据、实测交通流数据、道路线形数据及交通事故数据，采用双变量冲突极值模型、轻量型梯度提升机，构建严重冲突场景下山区双车道公路货车跟驰事故风险实时预测(Truck Following Accident Risk Real-Time Prediction, TFARRP)模型，并利用耦合度模型分析变量耦合程度。研究显示：碰撞时间(Time to Collision)为5.418 s,后侵入时间(Post Encroachment Time)为0.512 s,这是严重冲突场景阈值；TFARRP模型准确率高达95.000%;平均车头时距(A_HD)、两车间距(T_CD)、货车平均速度(T_AS)、及货车横向偏移(T_LO)对TFARRP模型的重要度都超过了10%;当监测到A_HD<21.11 s、T_CD<35.00 m、T_AS<29.00 km/h或T_LO     

辅助驾驶中的换道决策安全研究

换道是驾驶员达到快速通行目标的一种常用手段,但换道会带来很多公路交通事故。为有效避免交通事故,需给驾驶员提供换道安全预警。构建了安全换道决策模型,将换道决策分为换道意图识别和换道条件判断分别建立模型以提高预测精确度。通过神经网络方法SOM(Self-Organization-Map)聚类及BP(Back Propagation)建立换道意图识别模型,基于贝叶斯理论建立最小风险贝叶斯换道条件判别模型。模型开发和测试采用车辆轨迹数据集(NGSIM),提取数据中的换道行为特征参数作为模型的输入,将驾驶员换道决策预测视为输入变量的函数。通过对比最小贝叶斯和最小风险贝叶斯方法发现,由后者构建的换道条件判别模型效果较好,对于不换道行为的预测精度为90.4%,换道行为的预测精度为73.8%。鉴于错误的换道决策可能导致交通事故,而错误的不换道决策只会导致失去一次换道的机会,在换道辅助系统中,不换道决策的精确度要求需高于换道决策的精度。最后,在微观交通仿真系统中加入换道决策模型,其结果验证换道决策安全。最小风险贝叶斯换道条件判别模型的引入,使得换道决策系统能够通过修正风险系数,进一步提高换道判别精度,减少不安全的换道概率。     

基于小波KPCA-SSA-ELM的盐穴储气库注采管柱内腐蚀速率预测

为提升盐穴储气库注采管柱的内腐蚀速率预测精度，建立了基于小波核主成分分析方法(Kernel Principal Components Analysis, KPCA)和樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm, SSA)优化的极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)腐蚀速率预测模型。首先通过小波KPCA提取影响注采管柱内腐蚀的主要特征，应用ELM建立盐穴储气库注采管柱内腐蚀速率预测模型，并采用SSA对模型参数进行迭代寻优，避免原参数选取的强随机性对模型泛化能力和预测性能的影响。结果表明，经小波KPCA特征提取后得到包含98.73%原信息的3项主成分，SSA-ELM模型的预测结果与实际值基本吻合，其均方根误差(E_RMS)为0.009 3,平均绝对百分比误差(E_MAP)为0.336 0%,决定系数(R²)高达0.991 2,较其他3种对比模型性能更优。研究表明，所建模型具有强泛化性能和高预测精度，能够有效预测盐穴储气库注采管柱的内腐蚀速率，为盐穴储气库注采系统的完整性评价和风险预警...