驾驶人行为习惯很大程度上影响了车辆的油耗及尾气排放.厘清不良驾驶行为(如怠速和急加减速等)与车辆碳排放的关系,对城市碳减排具有重要意义.基于广泛高精度的轨迹数据,结合车辆比功率(vehicle specific power,VSP)法计算不同尺度的碳...驾驶人行为习惯很大程度上影响了车辆的油耗及尾气排放.厘清不良驾驶行为(如怠速和急加减速等)与车辆碳排放的关系,对城市碳减排具有重要意义.基于广泛高精度的轨迹数据,结合车辆比功率(vehicle specific power,VSP)法计算不同尺度的碳排放特征,构建驾驶行为特征集;分析车辆碳排放分布,利用t-分布随机邻域嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)算法进行特征约简,并基于k-medoids算法进行聚类分析,捕捉高碳排放驾驶行为的共性;利用最大信息系数(maximal information coefficient,MIC)算法分析不同优先级车辆驾驶行为对碳排放的影响.结果表明,聚类分析将车辆划分为怠速型、普通型及急变速型3类,对应占比分别为28.8%、44.9%及26.3%,碳排放与道路优先级存在明显相关性,主次路车辆碳排放分布差异显著.高优先级车辆碳排放与车辆加速类特征相关性强,对于低优先级车辆,航向角变化值、怠速比例、最小车速与车辆碳排放相关性强.通过识别碳排放高的驾驶行为,提出针对性减少车辆动态运行状态下碳排放的措施,有利于完善城市碳减排体系建设.展开更多
研究城市道路交叉口电动自行车行驶特征能够为拥堵治理和渠化改善提供量化依据。受设施环境、交通量及驾驶人行为等因素影响,电动自行车在停驻等候、启动加速和通过交叉口3个阶段呈现显著差异性特征。基于无人机航拍数据,采用Data From ...研究城市道路交叉口电动自行车行驶特征能够为拥堵治理和渠化改善提供量化依据。受设施环境、交通量及驾驶人行为等因素影响,电动自行车在停驻等候、启动加速和通过交叉口3个阶段呈现显著差异性特征。基于无人机航拍数据,采用Data From Sky交通轨迹分析软件提取基础数据,建立了包括停驻面积、机动车启动延误、电动自行车行驶速度和行驶轨迹膨胀度等关键参数的量化分析方法。以汕头市金砂路4个典型交叉口为例进行应用分析,结果表明:停驻等候阶段,停驻数量与面积呈非线性函数关系;启动加速阶段,当等候区位于机动车前方时,电动自行车停驻数量与机动车启动延误显著正相关,每10辆电动自行车造成0.6~0.9 s机动车延误;通过交叉口阶段,电动自行车85%位速度为23.5 km·h-1,且行驶轨迹膨胀度呈先增后稳的变化趋势。展开更多
文摘驾驶人行为习惯很大程度上影响了车辆的油耗及尾气排放.厘清不良驾驶行为(如怠速和急加减速等)与车辆碳排放的关系,对城市碳减排具有重要意义.基于广泛高精度的轨迹数据,结合车辆比功率(vehicle specific power,VSP)法计算不同尺度的碳排放特征,构建驾驶行为特征集;分析车辆碳排放分布,利用t-分布随机邻域嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)算法进行特征约简,并基于k-medoids算法进行聚类分析,捕捉高碳排放驾驶行为的共性;利用最大信息系数(maximal information coefficient,MIC)算法分析不同优先级车辆驾驶行为对碳排放的影响.结果表明,聚类分析将车辆划分为怠速型、普通型及急变速型3类,对应占比分别为28.8%、44.9%及26.3%,碳排放与道路优先级存在明显相关性,主次路车辆碳排放分布差异显著.高优先级车辆碳排放与车辆加速类特征相关性强,对于低优先级车辆,航向角变化值、怠速比例、最小车速与车辆碳排放相关性强.通过识别碳排放高的驾驶行为,提出针对性减少车辆动态运行状态下碳排放的措施,有利于完善城市碳减排体系建设.
文摘研究城市道路交叉口电动自行车行驶特征能够为拥堵治理和渠化改善提供量化依据。受设施环境、交通量及驾驶人行为等因素影响,电动自行车在停驻等候、启动加速和通过交叉口3个阶段呈现显著差异性特征。基于无人机航拍数据,采用Data From Sky交通轨迹分析软件提取基础数据,建立了包括停驻面积、机动车启动延误、电动自行车行驶速度和行驶轨迹膨胀度等关键参数的量化分析方法。以汕头市金砂路4个典型交叉口为例进行应用分析,结果表明:停驻等候阶段,停驻数量与面积呈非线性函数关系;启动加速阶段,当等候区位于机动车前方时,电动自行车停驻数量与机动车启动延误显著正相关,每10辆电动自行车造成0.6~0.9 s机动车延误;通过交叉口阶段,电动自行车85%位速度为23.5 km·h-1,且行驶轨迹膨胀度呈先增后稳的变化趋势。
