《表3 不同组队建议接受概率下平均延误优化》

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《智能网联环境下交叉口混行车队通行模型构建》

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综合不同组队建议接受概率下的模型仿真结果可知，在较高CAV渗透率时（高于60%)，CAV对CV的行驶轨迹会有较好的引导作用，削弱了CV未接受组队建议造成的影响；当CAV渗透率较低时，CV作为头车的概率更大，引导作用减弱，在停车线等待的情况增多，在极低CAV渗透率（5%）下，CV接受速度建议的概率对模型表现有较大影响，当速度建议接受概率为50%和75%时，本模型提出的方法仅在停车次数上具有较好的优化效果。