高速公路货车换道冲突预测及其影响因素分析

摘要

为研究高速公路上货车的换道冲突特性，降低高速公路货车的换道风险，本文对货车换道行为特征中引发交通冲突的显著因素进行了研究。首先综合考虑时间和空间维度的交通冲突度量指标，提出了货车交通冲突的判定指标，对高速公路上货车换道过程中的交通冲突样本进行了提取；其次基于XGBoost算法对货车换道冲突进行预测并与随机森林（RF）和梯度提升树（GBDT）算法的性能进行对比；最后利用SHAP算法研究了货车的换道特征、车辆间的相对运动状态和交通流因素对货车换道冲突的影响。研究表明：XGBoost模型的预测效果更优，该模型预测货车换道冲突的准确率和F1-score分别为83.87%和84.85%，且货车的换道安全性受原车道和目标车道前车运动状态的影响较大，冲突的发生与货车长度和路段每分钟的交通量呈负相关；在多因素交互影响下，当路段每分钟交通量大于70 pcu时，货车换道时发生冲突的概率随着交通流中货车比例的增加而增大；当车辆长度小于8 m时，货车发生冲突的可能性与沿车道线方向速度呈正相关。

关键词

交通工程 / 高速公路 / 货车换道行为 / 冲突预测 / XGBoost

基金资助

国家自然科学基金项目（52172345）