第一篇 微观交通流仿真建模理论及一体化仿真环境研究 3
1 微观交通流仿真建模理论及环境研究的背景、意义及思路 3
1.1 研究背景 3
1.2 研究意义 8
1.3 研究思路 10
1.4 本章小结 11
参考文献 11
2 道路交通仿真研究回顾 12
2.1 系统仿真、计算机仿真和交通仿真 12
2.1.1 系统仿真 12
2.1.2 计算机仿真 12
2.1.3 交通仿真 13
2.2 国内外交通仿真研究概况 14
2.2.1 国外研究概况 14
2.2.2 国内研究现状 17
2.3 微观交通流仿真车辆跟驰模型研究概况 18
2.3.1 车辆跟驰模型的研究现状 18
2.3.2 车辆跟驰模型的研究趋势 27
2.4 本章小结 28
参考文献 28
3 城市道路交通特性分析 32
3.1 路段交通特性 32
3.1.1 人车路特性 32
3.1.2 城市道路交通流统计分布特性 34
3.1.3 车辆运行特性 36
3.2 信号交叉口交通特性 39
3.2.1 车辆到达车头时距分布特性 39
3.2.2 交叉口处的车道选择特性 40
3.2.3 交叉口处车辆离去特性 40
3.3 本章小结 41
参考文献 41
4 微观交通流仿真模型设计及一体化仿真环境研究 42
4.1 仿真系统概述 42
4.1.1 仿真研究的目标 42
4.1.2 仿真系统的总体结构 42
4.1.3 仿真系统的开发环境及其主要功能 43
4.2 道路模块的开发 44
4.2.1 路段模块的基本仿真对象 45
4.2.2 交叉口模块的基本仿真对象 45
4.3 人-车单元模块的开发 45
4.4 仿真模块的开发 46
4.4.1 路段仿真模块的开发 47
4.4.2 交叉口仿真模块的开发 61
4.5 结果模块的开发 66
4.6 本章小结 67
参考文献 67
5 仿真模型的标定 70
5.1 路段仿真模型的标定 70
5.1.1 数据的采集 70
5.1.2 数据的分析 76
5.1.3 模型标定 79
5.2 交叉口仿真模型的标定 82
5.3 本章小结 82
参考文献 82
6 仿真模型的验证 84
6.1 路段仿真模型的验证 84
6.1.1 微观验证 84
6.1.2 宏观验证 92
6.1.3 误差分析 93
6.2 交叉口仿真模型的验证 93
6.3 本章小结 93
参考文献 93
7 仿真模型的应用 94
7.1 路段仿真模型的应用 94
7.1.1 对不同流量条件下车道利用率的仿真研究 94
7.1.2 事件条件下路段交通特性的仿真研究 98
7.2 交叉口仿真模型的应用 99
7.3 本章小结 100
参考文献 100
8 本篇研究总结 101
第二篇 基于多源信息融合的驾驶员跟车行为研究 105
9 多源信息刺激下驾驶员行为研究的必要性 105
9.1 国内外交通问题现状 105
9.2 智能运输系统的产生 106
9.3 智能运输系统的组成 107
9.4 中国ITS的研究内容 107
9.5 驾驶员行为研究的意义 109
9.6 本章小结 110
参考文献 110
10 基于多源信息融合的驾驶员跟车行为模型及算法 112
10.1 多源信息融合技术研究概况 112
10.1.1 概述 112
10.1.2 多源信息融合的层次分类 113
10.1.3 多源信息融合技术的研究与发展 115
10.1.4 多源信息融合技术的应用 116
10.1.5 多源信息融合算法及模型 118
10.2 驾驶员综合认知分析 123
10.2.1 驾驶员综合认知结构 123
10.2.2 驾驶员认知过程分析 124
10.3 基于多源信息融合的驾驶员跟车行为模型及算法 125
10.3.1 模糊测度与模糊积分理论 125
10.3.2 基于模糊积分理论的多源信息融合算法 126
10.3.3 贝叶斯理论及公式 127
10.3.4 基于贝叶斯理论的多源信息融合算法 128
10.3.5 跟车行为模型 129
10.4 本章小结 130
参考文献 131
11 模型的标定及验证 132
11.1 数据分析 132
11.2 模型标定 137
11.3 模型及算法的验证 137
11.3.1 直观对比检验 138
11.3.2 非参数检验 140
11.4 本章小结 146
参考文献 147
12 本篇研究总结 148
第三篇 基于认知活动链的驾驶员行为建模及仿真 151
13 驾驶员行为仿真模型研究概述 151
13.1 驾驶员行为仿真模型的研究现状 151
13.1.1 传统的驾驶员行为仿真模型 151
13.1.2 基于驾驶员特性的驾驶行为仿真模型 154
13.2 驾驶员行为仿真模型的研究趋势 156
13.2.1 应用领域专门化 156
13.2.2 研究手段多样化 157
13.2.3 研究层次深入化 157
13.2.4 模型构建实用化 159
13.3 本章小结 160
参考文献 161
14 驾驶员任务集聚认知活动链研究 166
14.1 多源信息融合的基本原理 166
14.2 多源信息刺激下驾驶员任务集聚认知活动链 167
14.3 认知活动链的仿真实现机理 169
14.4 本章小结 170
参考文献 170
15 基于灰关联熵理论的驾驶决策影响因子研究 171
15.1 灰关联熵分析基本原理 172
15.1.1 确定映射量 172
15.1.2 计算灰关联系数 172
15.1.3 计算灰关联熵 173
15.1.4 评定熵关联度 174
15.2 应用实例 174
15.2.1 实验设计及数据采集 174
15.2.2 定性分析 178
15.2.3 定量计算 179
15.2.4 结论 180
15.3 本章小结 181
参考文献 181
16 基于决策树的驾驶行为决策机制 183
16.1 基于ID3分类算法的决策树理论 183
16.1.1 基本原理 183
16.1.2 ID3决策树分类算法 184
16.2 驾驶决策识别模型 185
16.2.1 数据采集 185
16.2.2 驾驶决策分类树 187
16.2.3 驾驶决策识别规则库 187
16.3 应用实例 191
16.4 本章小结 191
参考文献 192
17 基于非参数回归的车辆运行执行机制 194
17.1 非参数回归基本原理 194
17.1.1 多元非参数回归模型 195
17.1.2 k最近邻估计法 199
17.2 基于非参数回归的车辆跟驰模型 200
17.3 应用实例 201
17.4 本章小结 204
参考文献 204
18 综合认知序贯活动模型的应用 206
18.1 研究目的 206
18.2 实验设计 207
18.3 车道控制逻辑 208
18.4 系统仿真 209
18.5 车道控制信号的仿真评价 210
18.5.1 初步仿真结果 210
18.5.2 中间流量的仿真结果 211
18.5.3 仿真评价 212
18.6 本章小结 213
参考文献 213
19 本篇研究总结 215
第四篇 基于综合认知活动及决策优化方法的驾驶员行为研究 215
20 基于人-车-路-环境综合计算的驾驶员期望车速 219
20.1 期望车速影响因素分析 219
20.1.1 驾驶员特性 220
20.1.2 车辆特性 220
20.1.3 道路条件 220
20.1.4 交通干扰 221
20.1.5 天气及承运任务急缓 221
20.2 基于决策树的期望车速模型 221
20.2.1 决策树ID3分类算法 221
20.2.2 样本采集 221
20.2.3 期望车速决策树 223
20.2.4 决策树中分类规则的获取 223
20.3 基于AHP的驾驶员期望车速模型 224
20.3.1 层次分析法基本原理 224
20.3.2 驾驶员期望车速模型——基于AHP法 227
20.4 模型验证 231
20.4.1 基于决策树的驾驶员期望车速模型验证 231
20.4.2 基于AHP的驾驶员期望车速模型验证 232
20.5 本章小结 233
参考文献 233
21 基于投影寻踪回归的车辆跟驰模型 235
21.1 投影寻踪回归模型 236
21.1.1 投影寻踪回归模型简介 236
21.1.2 模型参数的优化及确定 237
21.2 基于PPR的车辆跟驰预测 238
21.3 模型验证 239
21.3.1 误差分析与直观对比图 239
21.3.2 游程总数检验法 242
21.3.3 游程长度检验法 243
21.4 本章小结 244
参考文献 245
22 基于层次分析的车道变换决策模型 247
22.1 驾驶员车道变换行为分析 247
22.2 基于AHP的车道变换决策模型分析 249
22.2.1 层次分析法基本原理 249
22.2.2 车道变换决策模型——基于AHP法 249
22.3 实验设计 252
22.4 模型标定及验证 253
22.4.1 模型标定 253
22.4.2 模型验证 254
22.5 本章小结 254
参考文献 255
23 基于精准时钟扫描的驾驶员决策优化模型 256
23.1 驾驶员决策过程 256
23.1.1 决策过程 256
23.1.2 基于精准时钟扫描的决策过程 257
23.2 决策优化模型 258
23.2.1 各决策的优越性定性排序 259
23.2.2 各候选决策（就因素而言）相对优属度的确定 259
23.2.3 驾驶员决策影响因素权重的确定 260
23.2.4 候选决策的模糊优选 260
23.3 实验设计 260
23.4 模型标定及验证 261
23.4.1 模型标定 261
23.4.2 模型验证 264
23.5 本章小结 266
参考文献 267
24 机非混杂环境中的驾驶员行为建模及仿真 268
24.1 “冲突”的产生 268
24.1.1 交叉口“冲突”的产生 268
24.1.2 路段“冲突”的产生 269
24.2 冲突点法 269
24.2.1 “冲突点法”基本思想 269
24.2.2 “冲突点法”介绍 270
24.3 机非混杂环境中的驾驶员行为建模 270
24.3.1 阻滞干扰中的“冲突点法” 271
24.3.2 摩擦干扰中的“冲突点法” 273
24.4 模型验证 274
24.4.1 实验设计 274
24.4.2 仿真及结果分析 276
24.5 本章小结 279
参考文献 280
25 本篇研究总结 281
附录 284
附录A 附图 284
附录B 作者主持的科研项目 308
附录C 代表性论著 309