城市路网交通流元胞自动机模型研究

研究城市路网交通流的动态特性,揭示交通拥堵、环境污染和交通事故的产生原因和规律,能为城市交通问题的解决提供理论依据.元胞自动机模型是研究城市路网交通流动态特性的一个有效工具,能够再现许多重要的交通流特征.从路段模型、交叉口模型和路网模型3个方面总结和评述了国内外各种典型交通流元胞自动机模型.在现有模型的基础上,通过对车辆起讫点分布、路径选择行为、双向通行多车道路段车辆换道规则、不同控制交叉口的车辆更新规则以及网络拓扑结构等方面进行改进,可以提高元胞自动机模型在城市路网交通流仿真中的真实性.     

我国行人过街绿闪信号的设置方式与路权分析

在行人过街交通信号中加入绿闪信号已经是国内较为常见的设置方式,但是绿闪信号究竟代表什么含义、其时长应该如何设置和计算,目前尚无统一定论。本文首先整理了绿闪信号在我国的设置现状,接着分析了国内涉及到绿闪信号的相关法规标准,然后对比了其他典型国家或地区的行人过街清空信号设置方式,总结出"绿闪"、"红闪"和"持续红灯"三种主要的设置类型,并对其进行了相应的优劣势分析。最后,从行人清空信号期间的人行横道路权争议入手,综合上述分析结果,提出了较为适宜我国现状的行人清空信号设置方法,并对健全完善我国行人清空信号设置规范提出了建议。     

城市道路无信号控制路段行人过街风险分级预警模型

为量化城市无信号控制路段下的行人过街风险，避免人车冲突事故频发，提出基于K-means算法的行人过街风险量化分级方法，并在此基础上建立了基于随机森林的行人过街风险分级预警模型。考虑时空接近程度及潜在碰撞伤害大小，选取冲突时间差、潜在碰撞距离与潜在碰撞能量3个指标，准确刻画出实际的人车交互场景，并利用K-means算法对行人过街风险状态进聚类划分，明确相应的行人过街风险等级。综合行人过街场景中包含的天气状况、道路交通设施、行人交通特征、机动车交通特征与历史事故等5类风险隐患因素，提出了30项行人过街风险二级指标，依据基尼不纯度对风险指标进行筛选并构建出最优的预警指标集，以此为模型输入，利用随机森林算法建立了能对行人过街风险进行细化、量化预测的分级预警模型。以山西省某市3处行人过街样本数据为算例验证模型的可行性。算例分析表明:行人过街风险等级分为5级时，量化分级结果能与实际行人过街情景较好吻合；本文提出的分级预警模型对各风险等级预测的整体正确率可达86.67%，其中对一级与四级风险的预警能力最为突出，一级风险识别准确率达到100%，四级风险识别准确率达到94.7%。本研究提出的行人过街风险分级预警模型解决了既往研究中存在的风险指标不够全面、风险等级划分未完全贴合实际场景、预警等级未细化等问题，提高了风险预警准确率。