多车道普通公路路侧标志遮挡问题研究

普通公路上设置路侧标志是提高公路交通安全最常用的措施. 由于多车道普通公路上大车率较高,内侧车道小车驾驶员视认标志容易受到外侧车道大车的遮挡,使路侧标志功能难以有效发挥. 本文在分析驾驶员视认标志特点的基础上,以我国最常见的双向4车道普通公路为研究对象,分析了内侧车道小车驾驶员受外侧车道大车遮挡问题,并以车流到达服从泊松分布为基础建立了路侧标志受大车遮挡的遮挡概率计算模型. 在此基础上,本文从重复设置、改变标志设置形式和位置三个角度提出了解决路侧标志遮挡问题的对策. 最后,通过一个实例分析,验证了本文研究结论的正确性和可行性.     

高速公路的交通安全与交通设施探讨

本文针对高速公路上的交通事故的发生以及原因做一下研究，并对交通设施与交通安全的关系进行了分析。     

高速公路交通控制策略

交通拥挤是目前高速公路时常发生的现象。本文介绍了高速公路入口匝道、主线、通道的交通控制策略，以及一些管理措施。     

高速公路遮挡板设计

以辽宁省某高速公路一处视觉遮挡板设计为工程实例,详细介绍了对其进行结构计算和设计的过程,为类似工程提供参考。     

关于高速公路安全设施设置的探讨

交通安全设施包括：安全护栏及相应的防撞缓冲设施，交通标志、标线、防眩设施，隔离封闭设施，道路照明设施和视线诱导设施等，它们对减轻事故的严重度，排除干扰，提供视线诱导等起着重要的作用。     

普通公路路侧交通标志的遮挡与重复设置

为解决大型车对路侧交通标志的遮挡问题,针对普通公路大型车比例较高的特征,分析了我国常见的双向4车道普通公路外侧车道行驶的大型车遮挡内侧车道行驶的小型车驾驶员视认路侧交通标志的过程,推导了视认过程中的遮挡长度和遮挡概率的计算公式,设计了确定路侧交通标志重复设置次数的计算流程,建立了路侧交通标志重复设置间距的计算模型,并用算例进行了验证.结果表明:重复设置一次后,两块限速标志都被大型车遮挡的概率为0.023;路侧交通标志重复设置的最佳间距为155 m.     

高速公路服务区交通标志标线设计问题探讨

交通标志和标线是传递规范化信息并用以管理和疏导交通的重要设施．对提高服务区服务能力、改善车流行驶条件、减少交通事故．保护人身和车辆安全具有十分重要的作用。然而对于高速公路服务区交通组织的设置．目前规范中尚无专门条款予以明确说明，服务区在进行交通组织设计时无章法可依，从而导致设计随意、十分混乱等诸多问题的出现。     

高速公路交通工程安全设施的探讨

主要对高速公路交通安全设施的内容及其对于交通安全的作用和本人多年来对其施工的一些心得等方面进行了描述,来充分说明交通工程的重要性,引起大家对交通工程更加重视。     

高速公路辅助限速标志设置改善缓坡路段拥堵的探讨

高速公路车流在缓坡路段车速因为坡道慢慢降低,当速度减低后驾驶员才会警觉行经上坡路段而开始加速,构成凹陷路段,在长假车流量高峰时容易导致缓坡路段车流缓慢而堵塞。我国台湾地区为解决缓坡路段堵塞问题提出在瓶颈路段前设置辅助标志进行速度控制来减轻这个情况,耗费资金较小,且能取得一些成效,对解决江西省内高速公路缓坡路段高峰时段拥堵问题有一定借鉴意义。     

高速公路可变信息标志的一些问题研究

在总结国内可变信息标志使用情况下，提出一种非常简单的信息标志控制器，对提高我国可变信息标志产品的可靠性有较大参考价值。详细探讨了可变信息标志使用的一些理论问题，如信息标志设置准则、信息制作理论等问题。     

高速公路交通事故现场路段限速值计算模型

根据驾驶人在动视力和视野范围内的信息处理能力, 建立了高速公路交通事故现场路段限速值计算模型。根据道路与环境、交通流、交通管理、驾驶人与其他人员以及天气等事故现场信息, 运用人机工程学原理, 将各类信息的出现概率进行量化处理, 并由事故现场基本信息特征计算得到典型高速公路交通事故现场的限速值。计算结果表明: 双向四车道高速公路单车道封闭现场路段限速值为70 km·h^-1; 双向六车道高速公路单车道、双车道封闭现场路段限速值分别为806、0 km·h^-1; 双向八车道高速公路单车道、双车道、三车道封闭现场路段限速值分别为80、706、0 km·h^-1。     

山区高速公路隧道群交通安全分析方法

以某典型山区高速公路隧道群为研究对象, 采用雷达测速仪和Metro Count 5600, 分别在隧道群不同位置采集车辆速度, 建立了车辆运行速度与采集点位置的函数关系, 分析了隧道群路段不同位置运行速度的变化规律。计算了各地点的加速度干扰, 以加速度相对于位置的变化率表示路段的危险程度, 分析了隧道群路段不同位置的危险程度。研究结果表明: 在隧道入口段和隧道之间的连接段处, 上行方向小型车和大型车危险性系数平均值分别为11.72和5.77, 下行方向分别为19.71和8.53, 危险性相对较高; 其他采集点的危险性系数接近0, 危险性相对较低; 小型车的危险性系数远高于大型车。     

IHSDM高速公路事故预测模型

应用交互式道路安全设计模型(IHSDM)对11类高速公路进行事故预测, 并对比了预测事故数与实际事故数, 给出了基本事故预测模型与线形指标修正系数, 构建了一组IHSDM事故预测改进模型, 分析了线形指标的敏感性与线形指标的变化对预测事故率的影响, 并计算了各类高速公路线形指标的安全取值范围。分析结果表明: 采用IHSDM预测的高速公路事故数小于实际事故数, 最小误差为13%, 最大误差为52%;改进模型事故总数预测值与实际值的相对误差小于10%, 具体路段上的皮尔逊相关系数不小于0.60, 均方根误差小于0.30, 平均相对误差小于30%;事故率对各线形指标敏感性由高到低依次为直线段长度、纵坡坡度、平曲线偏角、平曲线半径、竖曲线半径。可见, 与IHSDM相比, 改进模型具有更高的精度和更好的适用性。     

基于统计与假设检验的高速公路交通事故数据分布特性

为了研究高速公路基本路段上交通事故数据的分布特征, 将事故数、伤亡事故数、事故死亡人数与事故受伤人数归类为离散型事故数据, 将事故间隔时间与平均每年每公里事故数归类为连续型事故数据; 对于离散型事故数据, 采用均匀划分法、动态聚类法与滑动窗法划分高速公路统计区段, 运用泊松分布、负二项分布、零堆积泊松分布与零堆积负二项分布对事故数据进行拟合; 对于连续型事故数据, 以收费区间为路段划分标准, 用正态分布、负指数分布进行事故数据拟合; 运用皮尔逊卡方值对各种拟合结果进行拟合优度检验。研究结果表明: 在各种区段上, 事故数均服从负二项分布, 有些情况下会同时服从负二项分布与泊松分布, 伤亡事故数与事故死亡人数主要服从零堆积泊松分布或零堆积负二项分布, 拟合优度检验中的概率均大于0.05;平均每年每公里的事故数比较符合正态分布, 而事故间隔时间则主要服从负指数分布, 拟合优度检验中的概率也均大于0.05;交通事故数据的统计分布特征是建立事故预测模型与事故多发点鉴别的前提条件之一, 而事故间隔时间可作为安全可靠度的度量指标。     

高速公路交通控制与管理运营模式

根据中国现行的高速公路交通控制与管理运营模式存在的问题 , 以市场经济的要求为出发点 , 针对高速公路监控、通讯、收费等交通控制与管理系统技术密集、高度专业化的特点 , 提出了设计 (Design) -安装调试 (Installation) -运营管理 (Operations) 一体化经营模式 (简称 DIO模式 ) 。并给出了 DIO模式实施的一些基本原则。     

高速公路交通流建模综述

交通流建模是智能交通自动控制、分析、设计、仿真和决策的前提, 历来是交通工程界的一个重要的研究课题, 分三条主线(宏观交通流模型、微观交通流模型、其它交通流模型) 对交通流建模的发展做了详细介绍, 并在文末提出了对交通流建模今后发展的展望     

高速公路诱增交通量经济预测研究

根据经济与交通之间的关系,提出价量比稳定假设,建立了诱增交通量经济预测模型,给出了模型参数的确定方法和相关的函数模型,讨论了进行诱增交通量预测的方法和步骤,最后结合实例对该方法进行了验证.     

高速公路静态交通标志设置科学性分析

针对当前中国高速公路交通标志设置中存在的一些不容忽视的问题, 以驾驶员信息接收和加工的基本规律为基础, 分析了驾驶员有效利用交通标志传递信息的条件, 研究了交通标志的视认距离、在空间的安置方式、同时并设及列队连续设置等因素对静态交通标志设置的影响     

道路标志自动分类方法

为了对道路标志图像进行自动分类,通过图像颜色空间变换,将图像的RGB量值转换为H(色度)S(饱和度)I(亮度)量值,采用Sobel算子进行道路标志图像的边缘检测,利用行扫描法进行区域填充,以获取二值化的道路标志图像区域,提取道路标志二值化图像的不变矩与形状参数作为图像特征值,设计BP神经网络道路标志图像几何形状分类器,以道路标志图像的H、I为特征值,设计了欧式距离分类器,实现道路标志背景颜色的识别。融合道路标志图像几何形状和背景颜色的识别算法,并利用道路标志的分类知识和自动分类方法,能有效实现道路标志图像的自动识别。     

高速公路动态交通流Elman神经网络模型

为了提高高速公路交通流建模的精度, 分析了离散的高速公路动态交通流数学模型, 基于Elman网络原理, 建立了回归神经网络交通流模型。回归神经网络的输入层、上下文层、隐含层和输出层的节点数目分别选为8、30、30和2, 采用Levenberg-Marquardt算法对回归神经网络进行训练, 并对一条5路段的高速公路进行仿真。结果表明: 回归神经网络平均相对误差为8.683 7×10^-5, 最大相对误差为4.237 1×10^-4, 与BP神经网络和RBF神经网络相比较, Elman回归神经网络能更好地逼近交通流数学模型, 真实地描述交通流基本特性, 能准确地建立动态交通流模型, 适应交通状况的变化。