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为定量评价信号交叉口行人过街安全性,量化过街行人与机动车冲突的严重程度,从过街行人行为特征出发,基于模糊聚类的SOMK聚类算法,提出信号交叉口过街行人与机动车冲突危险度模型。以南京市6个信号交叉口为例,采用基于视频的人工观测法采集高峰时刻行人与机动车冲突数据,给出TTC、PET、DST等评价指标的获取和计算方法,阐明交叉口行人过街冲突危险度的分析过程。结果表明,TTC、PET、DST三个指标变量对于聚类分析都起到明显作用,不同类型冲突的发生频率及其严重程度存在差异性。     

基于梯形白化权函数的信号交叉口服务水平评价

对信号交叉口服务水平的内涵和外延做了分析,借鉴灰色聚类的思想,用灰数表示评价指标和聚类阁值,构建了基于梯形白化权函数的灰数表达公式和聚类模型,利用道路信号交叉口的交通特性和可比较原则,提出一种基于正态分布3σ原则和1.23σ原则的灰数取值方法,并用所建模型对3个信息号交叉口服务水平进行聚类评价.结果表明:交叉口A1、A2、A3的最大聚类值分别为[0.416,0.839]、[0.202,0.728]、[0.413,0.645],服务水平从优到劣排序为A1、A3、A2,实例说明所建模型和灰数取值方法合理有效.     

基于组合赋权法的城市交叉口交通状态评价

为提高城市交叉口交通状态综合评价结果的准确性和稳定性,选取交通量和时间占有率作为评价指标,将城市交叉口交通状态划分成畅通、轻微拥挤、拥挤、严重拥挤4种类别。分别利用熵权法、变异系数法、层次分析法及组合赋权法确定交通状态评价指标的权重,然后,以K-均值聚类法确定的评价指标的聚类中心为基础,采用线性内插法确定评价指标的隶属度函数,对城市交叉口的交通状态进行综合评价。最后,通过实例分析对模型性能进行验证。研究结果表明:基于组合赋权法确定权重的交通状态评价与基于单一方法确定权重的交通状态评价相比,精确性和稳定性更高,在实验数据中表现出更好的适应性;并且基于组合赋权法1(熵权法和层次分析法)的城市交叉口交通状态评价结果精确性、稳定性及适应性最高。     

基于车载GPS轨迹的立体交叉口空间结构信息获取方法

为了识别立体交叉口中不同的行驶规则, 利用随机森林特征选择方法分析了车辆轨迹数据特征, 按照重要性评分对特征进行聚类; 利用戴维森堡丁指数衡量聚类结果, 获得交叉口最优聚类结果下的各个行驶规则的聚类簇, 并构建聚类簇范围约束的狄洛尼三角网; 利用骨架线提取与公共序列合并方法, 提取立体交叉口的几何结构与拓扑连通关系, 获取城市立体交叉口空间结构信息; 以武汉市2016年出租车轨迹为数据源, 选取了武汉市城区立体交叉口进行空间结构信息获取试验。研究结果表明: 立体交叉口中车载GPS轨迹特征重要性评分的前4项依次是终点角度、起点角度、起终点角度差、中间角度平均值, 其中利用终点角度与起点角度特征组合的聚类结果是最优的; 立体交叉口空间结构信息获取方法在直行、左转、右转方向下识别准确率分别为85.7%、85.4%、87.5%, 综合准确率为86.2%, 直行、左转、右转方向下信息召回率分别为91.5%、87.2%、85.9%, 综合召回率为88.2%, 因此, 较高的准确率与召回率说明本文提出的方法可以准确识别立体交叉口空间结构信息, 并提取立体交叉口中各个行驶规则的几何与拓扑连通关系。      

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交通冲突技术是国际交通安全领域新兴开发的非事故统计评价方法，是以大样本、快速、定量研究评价交通安全现状与改善效果的特点而异于传统的事故统计评价方法.以昆明市的16个交叉口为研究对象，通过运用模糊C一均值聚类方法，引入交通冲突与混合当量交通量的比值(TC/MPCU)作为样本特征，提出对具有分时段交通冲突和交通量数据为依据的交叉口进行安全评价的交通冲突模糊聚类评价法，为交叉口的安全评价提供一种新的研究途径.     

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提出将交通冲突分为一般冲突及严重冲突2类,综合考虑交叉口多时段的交通状况,以典型时段的时均冲突率（冲突数与当量交通量的比值）作为评价指标,对公路平交口的交通安全状况进行定量评价。通过采用灰色理论的相关计算方法,对多项评价指标进行聚类分析,得到对所调查的8个公路平交口的安全评价结果,并与传统的评价过程进行比较。     

基于系统聚类的城市道路交叉口安全评价方法研究

交通冲突技术是国际交通安全领域兴起的一种非事故统计评价方法，具有大样本、快速、定量研究评价交通安全现状和改善效果的特点．文中基于系统聚类方法，应用交通冲突技术，以早高峰、晚高峰以及平峰时期3个时段的交通冲突数与混合当量交通量的比值（TC／MPCU）作为安全评价指标，提出了对道路交叉口进行安全评价的交通冲突系统聚类评价法，为道路交叉口的安全评价提供了一种新的研究思路和手段．     

高速公路事故多发路段综合聚类识别方法

利用SPSS统计软件,对发生在该路段3 a内交通事故数据进行统计分析,以欧氏距离为测度、离差平方和法为聚类方法做Q型聚类分析,识别出易发生交通事故路段.实践表明:主分量聚类分析法既能进行科学地统计分析,对各聚类优劣程度做出综合评价,又能充分反映各路段的实际交通安全情况,为交通安全改善的决策提供依据.     

基于FCM聚类的复杂交通网络节点重要性评估

网络关键节点的评估与选择对于区域交通信号控制系统的实施具有重要意义,国内外广泛应用的SCOOT/SCATS等区域交通控制系统关键交叉口的选取往往以交通流量大小、节点间距等为参考,较大程度上依赖经验. 本文以节点连接度、节点介数和交叉口高峰小时交通流量为评价指标,应用FCM模糊聚类方法给出交叉口的重要性分类方法,实现城市复杂交通网络的关键节点选择,并以北京市长安街沿线周围交叉口为例进行了实证研究. 研究表明：当聚类数取3、4和5时长椿街路口、府右街南口和和平门路口均呈现出极高的聚集性,且聚类中心体现的交通特性与实际工程中的关键交叉口基本相同. 本文方法可为区域交通控制系统的关键节点选择提供理论基础.     

基于模糊聚类的城市交叉口安全评价

交叉口是城市道路网中的重要节点,也是交通事故的多发点,对城市交叉口的安全性进行评价具有重要意义。交通冲突技术是交通领域新兴的一种非事故统计技术,采用典型时段的交通冲突与混合当量交通量的比值(TC/MPCU)作为评价指标,应用混合型模糊聚类方法,针对福州市八个交叉口建立安全评价模型,结果符合实际情况,该方法具有实用意义。