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摘要
为了研究车辆微观运行参数与车辆运行状态的关系，以交通环境复杂的匝道合流区为例，分析了二者之间的关系，并以此为依据对车辆运行状态进行了预判。采用自然驾驶数据集，提取出不同场景下的车辆交互信息，分析了各场景间的差异性及其与车辆加减速行为的相关性，将车辆运行状态分为三类并对典型场景分别利用k-means和高斯混合模型(GMM)两种方法进行了对比聚类分析。结果表明，不同场景情况下的车辆微观运行参数与加速度的相关程度存在着明显的差异；从聚类的结果中可以看出，在典型场景下GMM的聚类结果优于K-means,且仅靠微观运行参数不能完全地反应车辆运行特性。
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