摘要：为量化大型车对城市道路交通运行的影响,提出基于大量车牌识别(License Plate Recognition,LPR)数据研究路段、交叉口左转、交叉口直行这3类车头时距,分析大型车影响的方法。首先,将LPR数据按采集位置划分,提出差异化数据预处理流程,得到用于考察不同车道条件下4类过车组合的车头时距集合;然后,以高斯混合模型(Gaussian Mixed Model,GMM)、对数正态混合模型及高斯/对数正态混合模型这3类共13个子模型分别对上述所有集合建模,以最大期望算法求解参数;之后,以Kolmogorov-Smirnov检验排除不满足要求的模型,综合赤池信息准则与最小描述长度准则对剩余模型择优;最后,基于最优模型参数定量评价大型车对不同类型车道的影响。以某城市区域多个卡口与电子警察设备采集的大量LPR数据验证方法有效性。结果表明:路段与交叉口、交叉口各功能车道的车头时距不符合同一分布,宜区分建模;3个密度分支的GMM拟合各类车头时距集合均有最佳表现,其他模型在不同阶段体现出不适应性;各种车道条件下,大型车对相关过车组合的车头时距均值及标准差均有不同程度的影响,且该影响按照路段、交叉口左转、交叉口直行的顺序依次递减。拟合结果可供大型车影响评价借鉴。