基于宏观网络流的数据驱动微观匝道模型
摘要：基于宏观网络流模型校准的实时交通数据，我们提出了一个微观模型，用于描述匝道的交通流。该微观基于流量模型需要额外的假设来维持与宏观模型预测的平均速度、交通流量和密度一致，包括匝道上的加速和并道行为。为了评估该模型的性能，我们进行了交通仿真，评估速度、加速度、车道变更位置和危险行为等因素。结果显示，虽然该模型可能不能完全准确地捕捉到匝道的所有交通现象，但在大多数评估方面，它表现优于智能驾驶模型(IDM)。虽然IDM几乎没有冲突，但该模型引发了一定数量和严重程度的冲突，因此可用于安全分析。
作者：Niklas Kolbe, Moritz Berghaus, Eszter Kall''o, Michael Herty and Markus Oeser
论文ID：2308.01093
分类：Computational Engineering, Finance, and Science
分类简称：cs.CE
提交时间：2023-08-03