Resumen

El objetivo de este estudio es investigar las variables de características clave y construir un modelo de decisión preciso para el comportamiento de fusión durante el periodo de ejecución utilizando un método basado en datos denominado bosque aleatorio (RF). Para explorar de forma exhaustiva las variables características durante el periodo de ejecución de la fusión, se extraen diecinueve variables candidatas que incluyen velocidades, velocidades relativas, huecos, tiempo hasta colisiones (TTC) y ubicaciones de un conjunto de datos que incluye 375 trayectorias de vehículos filtradas por ruido. Tras el proceso de selección de variables, se construye finalmente un modelo RF con 9 variables de características clave. Los resultados muestran que la distancia entre el vehículo que se incorpora y el que supuestamente le sigue y la proporción de esta distancia respecto a la distancia total aceptada son las dos variables más importantes. Esto se debe a que los conductores de los vehículos que se incorporan pueden observar fácilmente a los supuestos vehículos que les preceden y controlar sus velocidades y posiciones relativas, por lo que tienden a dejar más espacio a los supuestos vehículos que les siguen. La velocidad relativa entre el vehículo que se incorpora y el que le sigue en el carril auxiliar es la única variable relacionada con los vehículos del carril auxiliar, lo que significa que los vehículos que se incorporan se centran principalmente en el estado del tráfico en el carril principal adyacente. La evaluación del rendimiento en comparación con el método de vanguardia revela que el método propuesto puede obtener resultados mucho más precisos tanto en los conjuntos de datos de entrenamiento como en los de prueba, lo que significa que RF es práctico para predecir el comportamiento de la decisión de fusión durante el período de ejecución y tiene una mejor transferibilidad.

• Materias:Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Accidentes de transito Seguridad del transporte Planificación de ruta
• Subjects:Transport infrastructure Transport engineering Traffic accidents Transport safety Path planning
• Palabras claves:vehículos, variables de características clave, periodo de ejecución, vehículo, hueco, carril auxiliar, velocidades relativas, modelo de decisión preciso, carril principal adyacente, variables de características importantes
• Keywords:vehicles, key feature variables, execution period, vehicle, gap, auxiliary lane, relative speeds, accurate decision model, adjacent main lane, important feature variables