1、交叉口是城市交通網(wǎng)中重要的一環(huán)，也是交通事故的高發(fā)地帶。交叉口中行人、非機動車和機動車混雜的特點給駕駛人帶來了極大的駕駛難度。為了提高交叉口中車輛行駛的安全性，降低駕駛人在交叉口環(huán)境中的駕駛難度，本文利用時間序列模型和神經(jīng)網(wǎng)模型分別預測交叉口區(qū)域中車輛進入中心區(qū)域后的速度值和轉向意圖。經(jīng)實驗數(shù)據(jù)驗證表明，模型預測效果符合要求。本文介紹具體的研究內容如下所述:
　　(1)利用ARMA模型實現(xiàn)交叉口中車輛的速度值預測。以交叉口區(qū)域中車

2、輛直線路段的速度時序為模型的先導時序數(shù)據(jù)，對其進行平穩(wěn)化處理，然后經(jīng)過自相關、偏相關性檢查、模型定階、參數(shù)估計，建立車輛速度值ARMA預測模型對交叉口中車輛的速度值進行預測。
　　(2)利用EMD分解實現(xiàn)交叉口區(qū)域中車輛在直線路段的速度波動特征提取。在分析了交叉口區(qū)域車輛行駛的特征之后，本文得出結論:駕駛人為進入交叉口時的轉向意圖所做的駕駛準備會反應在車輛在直線路段的速度波動上。基于此結論，本文利用EMD分解方法得到交叉口區(qū)域中直