大型活动期间交通影响分析方法研究

大型活动的举办往往给举办地点周边的交通系统带来巨大压力,有必要对其产生的影响进行分析研究.提出大型活动期间对举办地点周边道路产生交通影响的分析方法;选用不同路段在不同时刻的速度比系数作为主要评价指标来反映大型活动期间主要交通集散方向上不同路段在不同时间上的运行状态;利用时间影响因素向量与距离影响因素向量描述大型活动期间在时间上和距离上对路段的交通影响程度.建立了求解影响因素向量的目标函数模型.并对北京一次大型活动进行实例分析.     

基于分位速度的城市突发事件交通影响等级划分方法

城市交叉口是突发事件发生的集中区域，突发事件发生后容易引发区域性拥堵，交通管理部门难以直观地对突发事件采取相应的应急措施. 建立一种定量的评价突发事件对交通影响等级的方法，对交通管理部门制定相应级别的应急措施有着重要的参考价值. 本文基于水波学原理，利用交通影响系数概念，融合分位速度建立了交通影响等级阈值模型. 利用样本数据建模得到交叉口附近车速与位置关系，并对速度与空间位置关系曲线，以及交叉口各方向流量比进行整合分析，得到交叉口的交通影响等级阈值. 利用文献中的案例进行实例验证，结果表明，划分的等级与事故现场实际描述是一致的. 研究结果可以为交通应急管理部门快速响应，采取合理有效的应急措施提供决策依据.     

基于分位速度的城市突发事件交通影响等级划分方法

城市交叉口是突发事件发生的集中区域，突发事件发生后容易引发区域性拥堵，交通管理部门难以直观地对突发事件采取相应的应急措施. 建立一种定量的评价突发事件对交通影响等级的方法，对交通管理部门制定相应级别的应急措施有着重要的参考价值. 本文基于水波学原理，利用交通影响系数概念，融合分位速度建立了交通影响等级阈值模型. 利用样本数据建模得到交叉口附近车速与位置关系，并对速度与空间位置关系曲线，以及交叉口各方向流量比进行整合分析，得到交叉口的交通影响等级阈值. 利用文献中的案例进行实例验证，结果表明，划分的等级与事故现场实际描述是一致的. 研究结果可以为交通应急管理部门快速响应，采取合理有效的应急措施提供决策依据.     

基于广义出行费用的城市综合交通方式优势出行距离研究

为研究城市综合交通网络结构,帮助决策者合理配置城市交通资源,本文研究了城市综合交通网络中基于广义出行费用的各交通方式优势出行距离概率密度曲线.分析居民出行的广义出行费用(即交通方式的服务水平,包括出行时间和票价等)可以确定城市中常见交通方式出行所需的平均花费水平,从而构建出同一出行网络中不同交通方式优势出行距离的概率密度曲线,对概率密度曲线进行分析和拟合可以得到固定形式的基于广义出行费用的城市综合交通方式优势出行距离概率密度模型.最后,以南京市为例进行实证分析.     

基于水波原理的城市道路交通事故影响分析

城市道路交通事故影响已有研究成果主要针对交通事故影响范围和持续时间,且研究方法为基于流体力学的交通流理论。该理论假设交通流处于密闭空间,而城市道路网络出入口、节点甚多,假设与实际情况不符。城市道路交通事故对交通的影响效果与涟漪现象一致,因此采用水波原理定量分析城市道路交通事故对交通的影响程度。首先将城市交通事故对交通的影响与水面受到干扰的涟漪现象进行对比分析。在此基础上,提出交通影响系数概念,利用调研所得车速数据绘制交通影响系数特征曲线;利用SPSS软件,借助水波波动方程,构建交通影响系数随时间的关系模型。结果表明,模型拟合度较好,具有统计学意义。     

影响出行决策的交通质量多因素感知特征

分析了影响出行决策的交通质量因素及重要程度,筛选了10个主要因素,运用需求层次模型构建了交通质量因素基本体系,利用探索性因子分析法构建了交通质量因素结构体系分析模型,基于结构方程模型模拟了出行者个体特征、成本约束、出行决策及交通质量因素之间的影响关系,基于出行意愿调查数据进行试验分析,得到了交通质量因素的二阶层次结构体系和结构方程模型路径系数图,分析了交通质量因素对出行决策影响程度的综合路径系数与不同城市等级交通质量因素重要性的数值特征。分析结果表明:交通质量因素结构体系的前2个因子共解释了84.9%的总方差,且2个因子载荷系数均大于0.6,表明交通质量因素结构体系具有合理性;试验数据的克朗巴哈系数为0.86,效度检验系数为0.84,具有较高的信度及效度;结构方程模型的复核效度整体平均值为86.9%,且各个路径系数的复核效度均大于80%,模型对任意样本适用性较好;按照重要度排序,交通质量前4个因素依次为可靠性、快捷性、经济性、舒适性,综合路径系数分别为0.78、0.73、0.67、0.60;不同城市等级的交通质量因素重要度具有差异性,超大型城市最重要的因素是可靠性,路径系数为1.44,而小城市最重要的因素是舒适性,路径系数为1.72。可见,针对城市居民对交通质量因素感知特征制定相应的改善政策,可提高交通质量改善的效率和有效性。     

基于互联网数据城市快速路地点安全分析方法

现有的城市交通安全分析主要考虑人财物的直接损失,却忽略了事故产生的交通延误等间接损失,同时也较少利用互联网海量数据进行分析.本文建立了基于互联网文本数据的城市交通事故属性模型,采用模糊系统聚类法划分事故交通影响等级,构建了基于绝对事故次数、损害后果和交通影响的等效事故次数模型,并将其应用于累积频率曲线和K-means聚类的城市快速路地点安全组合评价方法中.北京市快速路地点安全评价结果表明,本文所提出的方法可有效地将互联网安全文本数据应用于城市交通安全分析中,分析结果可为城市交通安全管理提供有益的借鉴.     

基于路段风险度的城市危险品运输路径优化选择

以减少运输路径沿线发生事故的风险及减少事故发生后对城市交通的影响为目的,利用交通流理论研究城市危险品运输路径的选择问题.首先利用传统风险管理理论对路段发生事故的风险及发生事故后的交通损失进行分析,提出了路段风险度的定义;利用Dial算法对路段的损失幅度进行计算,从而得到各路段的风险度,建立了风险度最小的危险品运输路径选择模型;然后利用传统标号算法设计了该模型的求解方法;最后通过算例分析了路段交通量与其风险度的关系,得出路段的交通量与路段风险度之间的关系.     

开放街区条件下的微循环道路网络设计

适当合理开放城市街区内部道路,利用街区内部高密度的支路网络充当主路分流的交通毛细血管,打开交通微循环,可以达到减少城市交通盲点,缓解局部交通拥堵的目的.以街区内部所有道路为可选道路集,路段饱和度超限量最小化和 OD车流绕行距离最小为优化目标,建立街区内部交通微循环网络优化双层规划模型.利用遗传算法求解得到最优的支路改造路段集合与区域内微循环路网的组织方式.通过算例对比分析,与封闭街区相比,开放街区部分支路组织微循环,可以实现最小化改造成本和最大化通行效率的目标,明显减小周边干道交通流饱和程度及车辆绕行距离.     

开放街区条件下的微循环道路网络设计

适当合理开放城市街区内部道路,利用街区内部高密度的支路网络充当主路分流的交通毛细血管,打开交通微循环,可以达到减少城市交通盲点,缓解局部交通拥堵的目的.以街区内部所有道路为可选道路集,路段饱和度超限量最小化和 OD车流绕行距离最小为优化目标,建立街区内部交通微循环网络优化双层规划模型.利用遗传算法求解得到最优的支路改造路段集合与区域内微循环路网的组织方式.通过算例对比分析,与封闭街区相比,开放街区部分支路组织微循环,可以实现最小化改造成本和最大化通行效率的目标,明显减小周边干道交通流饱和程度及车辆绕行距离.     

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为了提高交通事故现场的安全性,预防二次交通事故,综合考虑事故现场路段的交通和管理要素特征,建立交通事故现场安全性评价指标体系,准则层为人为因素、车辆因素、道路与环境因素和管理因素,决策层共15个指标.将熵值法和属性识别模型相结合,建立基于熵权的事故现场安全属性识别模型,应用熵权理论,计算评估指标的权重和属性测度.为了验证模型的适用性,把采集到的四组典型高速公路交通事故现场的基本特征数据输入模型,对事故现场的安全性进行评价.结果表明,该模型不仅可以进行事故现场处置方案的安全性评价,也可以进行各方案之间的比较.     

雾霾情况下路网模型及雾霾对交通路网的影响

雾霾对城市交通路网的影响主要包括交通数据缺失、交通安全和污染物排放三大问题.首先,基于城市交通数据监测系统,增加路网模型中驾驶员对能见度因素的反应特性,建立雾霾情况下交通路网模型,包括车道模型和交叉口模型两部分.然后,建立雾霾情况下交通路网模型评价指标,包括路网交通数据缺失率、交通危险系数和路网车辆污染物排放指标.最后,通过雾霾对路网影响程度和影响区域的仿真,得出如下结果:雾霾程度越严重、影响区域范围越大,交通数据缺失率越高,越不利于交通安全,同时污染物排放越多.     

基于乘客感知的多模式公交服务质量差异性研究

针对多模式公交服务质量的差异性，提出一种以TAN贝叶斯网络与支持向量机(SVM)为 基础的多方法组合评价模型，评价各模式公交服务质量，并预测检验了指标优化效应。首先，采 集2015—2018年市区线路、郊区线路、快速公交、定制公交的服务质量调查数据，基于公交方式截 面，使用TAN贝叶斯网络推理得出各因素对乘客满意度的影响能力及潜在影响关系；其次，结合 IPA分析方法，基于时间截面定位分析各模式公交选取指标的服务水平，辨识各模式公交需优化 的主要指标；最后，选取多层感知器(MLP)、长短时记忆神经网络(LSTM)与SVM进行对比，验证 了SVM回归预测的精准度，并采用SVM与OAT方法预测得到各模式公交满意度变化及指标敏 感性，参照因素间潜在的影响关系提出优化方案。结果表明：4种公交模式的服务质量影响关系 网络具有差异性，各模式公交均存在车厢拥挤问题，市区线路的指标优化效果最佳，正效应为 36.4%；市区和郊区线路均应与其他模式公交匹配发车计划，通过缩短乘客候车时长可分别提升 39%、32.2%的乘客满意度；快速公交需提升车辆行驶的稳定性，定制公交需要调整线路规划，减 少乘客乘车总时长，优化为整体服务质量提升带来的正效应分别为42.7%和37.4%。     

新冠疫情对城市核心区交通安全的干预效应分析

新冠疫情政策使城市核心区交通安全特征发生变化.本文利用交通事故接处警数据构建一维时间序列，分析疫情下交通事故的时间分布特征；针对交通事故量序列的非平稳特征，运用小波分解技术提取疫情防控政策干预下的序列结构突变点，该突变点排除春节假日因素的影响；结合支持向量机方法构建疫情防控政策对交通事故量影响的干预模型，评估疫情对交通事故量的影响程度.研究结果表明：疫情初期的管控政策使交通事故量平均每日下降12.23起，先以68.7%的速度衰减，又以30.9%的速度回升，该趋势一直持续到复工复产政策实施，相对宽松的交通管控政策使平均每日事故量下降值稳定在11.71起.     

基于改进密度聚类算法的交通事故地点聚类研究

交通事故特征受地域分布影响显著，本文对交通事故特征进行优化聚类研究.基于 2019年无锡市交通事故数据，调用开放地图接口地理编码解算事故地点经纬度，使用密度聚类算法对事故地点与事故原因进行密度聚类.传统的密度聚类算法依赖距离阈值和样本数阈值的准确输入，为解决这一局限，建立一种自适应搜索距离阈值和样本数阈值的密度聚类模型，并与原始聚类模型进行对比.结果表明，优化算法在参数确定上更加智能，对簇的划分更加准确，对噪声点的识别更加合理.通过机器学习中轮廓系数计算方法计算模型得分，证明了该算法在城市道路交通事故地理位置聚类中的适用性.     

基于改进密度聚类算法的交通事故地点聚类研究

交通事故特征受地域分布影响显著，本文对交通事故特征进行优化聚类研究.基于 2019年无锡市交通事故数据，调用开放地图接口地理编码解算事故地点经纬度，使用密度聚类算法对事故地点与事故原因进行密度聚类.传统的密度聚类算法依赖距离阈值和样本数阈值的准确输入，为解决这一局限，建立一种自适应搜索距离阈值和样本数阈值的密度聚类模型，并与原始聚类模型进行对比.结果表明，优化算法在参数确定上更加智能，对簇的划分更加准确，对噪声点的识别更加合理.通过机器学习中轮廓系数计算方法计算模型得分，证明了该算法在城市道路交通事故地理位置聚类中的适用性.     

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介绍了摩托车交通的车辆单车人均能源消耗大、环境污染严重,在城市客运交 通结构中有通行权力不明确、动态占用空间大、服务的时空范围不独立、安全性差、事故死亡率高及出行费用高等缺点,指出在城市交通中其出行特性较差.根据实例从时间延误、能源消耗、环境污染等几个方面分析了摩托车交通对其他机动车交通的影响,指出在城市中应该限制摩托车交通的发展.