Vehicle Lane Changing Model Based on Genetic Algorithm and Random Utility

机译：基于遗传算法和随机效用的车道变更模型

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The study of urban road vehicle lane changing behavior can provide effective decisions for the safety management of road section traffic. To study this kind of behavior, the random utility theory was used to analyze influence factors like traffic volume, the vehicles' speed and distance between vehicles, and drivers' characteristics of lane changing behavior. A vehicle lane changing probability model was established based on greatest utility, and a genetic algorithm was used to calibrate model parameters. Taking roads of Xi'an as an example, we conducted observations and data collection of lane changing behavior on a certain road by Doppler velocity log and screen device. We analyzed the acquired data and validated the established model. Research show that the established model can fully consider road conditions, traffic flow conditions, vehicle running conditions, and drivers' factors into vehicle lane changing behavior, and the calibrated model can effectively express vehicle lane changing behavior.

机译：对城市道路车辆车道变更行为的研究可以为路段交通安全管理提供有效的决策。为了研究这种行为，使用随机效用理论来分析影响因素，例如交通量，车辆的速度和车辆之间的距离以及驾驶员的变道行为特征。建立了基于最大效用的车道变更概率模型，并采用遗传算法对模型参数进行了标定。以西安市道路为例，利用多普勒速度测速仪和筛查装置对某条道路的变道行为进行了观测和数据收集。我们分析了获得的数据并验证了建立的模型。研究表明，所建立的模型可以充分考虑道路状况，交通流量状况，车辆行驶状况和驾驶员因素等因素对车道的改变行为的影响，所标定的模型可以有效地表达车道改变的行为。

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来源
《COTA international conference of transportation professionals》|2017年|3270-3279|共10页
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作者
Qian-Nan Ai; Chao-Qun Ma; Han-Xuan Dong;
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