2022-2023学年 交通数据分析与应用 期末大作业

简介：
本课程期末大作业聚焦于交通数据分析与应用，学生需运用所学知识进行实际案例研究，涵盖数据采集、处理及分析等环节，旨在提升解决复杂交通问题的能力。 基于提供的主车运行轨迹数据和周边车辆的运行轨迹数据，构建了用于识别主车变道动机及其风险程度分级的模型。 1. **模型框架及建模方法**：为了准确预测并评估车辆在高速公路上变道行为的风险性，采用深度学习技术中的循环神经网络（RNN）来处理时间序列数据。选择这种类型的算法是因为它能够有效捕捉和利用连续时间段内的时间依赖关系，并且非常适合于交通场景中对动态变化进行分析。 2. **模型评价与缺陷**：对于构建的变道动机识别模型，可以采用多种指标评估其拟合精度，如准确率、召回率以及F1分数等。然而，在实际应用过程中也存在一些局限性或不足之处，例如数据集中的样本量可能不足以覆盖所有类型的驾驶场景和车辆行为；此外，所使用的特征变量是否全面也可能影响模型的泛化能力。 **背景资料说明**：本研究的数据来源于德国高速公路自然驾驶轨迹HighD数据集。该数据集中包含了三个关键文件：“x_all_lc.npy”记录了847条变道轨迹，“risk_label.csv”提供了这些变道路线的风险等级（0代表低风险，1表示高风险）；而“x_all_lk.npy”则作为对照组，记录的是相同数量的保持车道内行驶的数据。这两个数据文件具有相同的结构格式：每一行对应一个时间点，采样频率为每秒25次；列则是各类特征变量的表现形式（如本车速度、加速度等）。 以“x_all_lc.npy”为例，“图1”展示了一个典型的变道轨迹示例，其大小是50×42。具体而言，在该矩阵中，行数代表时间序列的采样点；而列则反映了不同特征变量的变化情况（例如前车距离、本车辆速度等）。通过这种方式记录的数据集能够全面地反映在特定时间段内的交通状况与驾驶行为模式。 以上就是基于所给数据构建变道动机识别模型的基本思路及方法。