基于生存分析的机非干扰规避行为分析与建模

针对城市道路中机非混行路段,机动车和非机动车可能发生相互干扰问题,在实测调查的基础上,建立了基于生存分析的模型,利用非参数法对机非干扰行为进行建模分析.结果显示,当机动车和非机动车的道路宽度、交通流量等条件相同时,机动车驾驶员比非机动车骑行人对距离更为敏感,机动车和非机动车流量大,非机动车速度较高,机动车速度较低,干扰距离较小;反之,干扰距离较大.结果为不同情况下机非干扰行为评价、机非隔离设施的设置、交通安全管理提供参考依据.     

行人特性对步行行为影响分析

为揭示基本步行路段行人特性对步行行为的影响,对观测数据进行统计分析,采集了1882个步行样本,分析步速、步幅和步频的分布特性,并对步行者性别差异和年龄差异对步行行为影响的显著性进行假设检验.结果表明:步速、步幅和步频呈正态分布,在0.05的显著性水平下,性别对步行行为的影响显著;除少年儿童和老人在步速和步幅方面差异较小外,少年儿童、青年、中年和老年人的步速、步幅和步频平均值的差异均较为显著.研究结果对步行设施的规划设计和管理具有重要的指导意义.     

基于车辆变道行为与排队论的交叉口进口道优化设计

城市信号交叉口进口道处的车辆行驶情况对于交叉口的安全与否起着至关重要的作用,为此,有必要根据车辆在交叉路口行驶的具体情况对进口道线进行具有针对性的设计.本文从车辆排队的角度出发,将车辆的到达与交叉口的信号配时视为一个完整的排队服务系统,在考虑了车辆从变道开始至制动结束进入排队系统的运行特征的基础上,对信号交叉口进口道线长度的设计提出了新的模型,并以北京市某交叉口北进口道为例进行计算,结果表明进口道线长度适宜范围为37~43 m.该模型对交叉路口的规划和评价具有一定的指导作用.     

基于灵敏度学习的交通方式安全参数结构模型

不同的交通方式具有不同的运动参数,运行环境也不同,因此其交通安全水平也不同.为发现这些动力学性质之间的关联性,运用基于马尔可夫链的灵敏度学习方法,依据步行、自行车、汽车等交通方式运动参数建立交通方式的参数结构模型,从而实现对各种交通方式的安全水平和运动参数分布情况定的量化评价.模型考虑的动力学参数包括最大速度、加速度、最小适应速度、转弯半径、速度与损坏程度等,依据灵敏度学习理论,在不同参数间的马尔可夫过程的基础上由反向推导得到安全运动参数结构.模型分析结果显示,在交通参与者追求快速出行的同时,需要充分考虑其他动力学特征对交通安全的影响,以形成安全可靠的出行过程.