鉴于以往研究在利用实际数据挖掘跟驰行为复杂性及多因素构建精准模型方面的不足，以真实的车辆轨迹数据作为研究基础，主要介绍了跟驰数据筛选与降噪方法及跟驰特性分析、基于车头间距与前车速度影响的跟驰模型构建、基于跟驰临界车头间距阈值约束的跟驰模型构建、基于驾驶人碰撞敏感性量化指标的跟驰模型构建、基于长短期记忆神经网络的混合驱动跟驰模型构建。通过对实测数据、仿真实验以及模型对比分析，对所构建模型的有效性与可靠性进行了全面论证，旨在为交通工程领域提供更符合实际交通状况的跟驰行为描述工具，以提升交通安全与效率。
本书详细描述了跟驰数据的处理方法、模型构建过程以及仿真实验的设计与分析，以期为从事交通流理论研究的高等院校本科生、研究生和交通工程技术人员提供了理论参考和实践指导。

第1章 绪论 001 1.1交通流理论概述002 1.2跟驰行为研究进展005 1.2.1跟驰理论发展简介005 1.2.2优化速度跟驰模型研究进展009 1.2.3数据驱动跟驰模型研究进展017 1.3跟驰行为研究方法022 第2章 跟驰数据降噪处理与特性分析 024 2.1基础数据来源025 2.2跟驰数据筛选与降噪方法029 2.2.1跟驰数据筛选029 2.2.2跟驰数据降噪032 2.3跟驰行为关键参数的统计特征041 2.3.1关键参数总体分布特征041 2.3.2不同车道的分布特征042 2.3.3不同跟驰时长的分布特征044 2.4跟驰行为关键因素识别与分析046 2.4.1皮尔逊相关系数046 2.4.2最大互信息系数048 2.4.3灰色关联分析050 本章小结054 第3章 车头间距和前车速度对跟驰行为影响分析 056 3.1两类经典的优化速度函数057 3.1.1双曲正切型优化速度函数057 3.1.2对数型优化速度函数057 3.1.3传统优化速度函数存在的问题058 3.2车头间距与前车速度影响的改进优化速度函数058 3.2.1改进优化速度函数构建058 3.2.2改进函数参数标定060 3.2.3性能验证与对比分析061 3.3考虑车头间距与前车速度影响的跟驰模型建立064 3.3.1跟驰模型的提出064 3.3.2跟驰模型参数标定065 3.4跟驰模型的应用分析067 3.4.1速度和加速度分布067 3.4.2速度和加速度误差分析068 3.4.3油耗和排放影响分析070 本章小结074 第4章 临界车头间距阈值约束对跟驰行为影响分析 075 4.1跟驰临界约束函数的提出076 4.1.1跟驰临界车头间距阈值分析076 4.1.2跟驰临界约束函数078 4.2考虑跟驰临界阈值约束的跟驰模型建立080 4.3跟驰临界阈值约束对跟驰行为的影响081 4.3.1交叉口车辆启动仿真081 4.3.2交叉口车辆停车仿真082 4.3.3意外事件下仿真验证084 4.4跟驰临界阈值约束对油耗与排放的影响085 本章小结087 第5章 驾驶人碰撞敏感性对跟驰行为的影响分析 089 5.1驾驶人碰撞敏感性分析090 5.1.1车辆碰撞临界时间的定义090 5.1.2驾驶人碰撞敏感性的量化指标091 5.2考虑驾驶人碰撞敏感性的跟驰模型建立092 5.3模型稳定点的稳定性解析方法与求解093 5.3.1线性稳定性基本理论093 5.3.2模型稳定点的稳定性解析解094 5.4碰撞敏感性对跟驰行为的影响097 5.4.1启动延迟时间和波速097 5.4.2车辆停车过程仿真100 5.4.3交通波的演化机制101 5.4.4车队安全状态评估104 本章小结108 第6章 基于机器学习方法的跟驰行为建模分析 110 6.1跟驰瞬时速度预测方法选择111 6.1.1跟驰瞬时速度预测方法111 6.1.2实验设计与误差指标116 6.1.3最佳瞬时速度预测方法的确定118 6.2考虑LSTM神经网络驱动的跟驰模型建立123 6.2.1问题的提出123 6.2.2跟驰模型的建立123 6.3模型参数设置与训练127 6.3.1模型参数设置127 6.3.2模型训练127 6.4仿真实验与结果分析129 6.4.1模型的稳定性能分析129 6.4.2模型的预测性能分析132 6.4.3模型的安全性能分析134 本章小结136 参考文献 137