临街建筑物降低交通噪声的几种措施效应分析

<正> 前言随着工业生产的迅猛发展,必然带来交通运输量的增长,交通噪声基本上与车流量成比例关系,因而交通噪声势必增高,而另一方面,随着人民生活水平的提高,人们对环境的要求日益增高,这是一对突出的矛盾。如今,交通噪声所带给人们的烦恼日趋明显,向有关部门申诉的信函日益增多,当然,交通噪声     

安装不同消声器时车内噪声烦恼度的研究

利用人工头记录了同一辆轿车安装5种不同消声器时车内后排左侧座位处的噪声信号,采用成对比较法对所记录的声信号进行了主观烦恼度评价,通过聚类分析和因子分析,得到了影响烦恼度的主要客观参量,并在此基础上利用多元逐步回归方法建立了以客观参量来表征主观烦恼度的数学模型。     

城市道路景观环境建设的探讨

城市道路景观环境已越来越引起社会的关注。城市居民既希望有便捷、安全的交通 ,同时希望有一个安全、优美、贴近自然的交通环境。本文重点对建设城市道路景观环境的原则进行探讨     

浅谈城市道路交通综合改善设计的影响因素

该文结合对深南大道改造工程的设计,总结了道路交通综合改善的一些设计要点。文章提出道路改造应与交通改善同步进行,应重点解决现状道路交通存在的问题,并应兼顾交通未来发展需求;道路交通综合改善设计应综合考虑道路、交通(公交、行人及过街)、景观等因素,达到改善道路状况、优化交通组织、提高通行能力、提升道路景观、完善交通设施等目的。     

考虑行人过街的地铁站邻近交叉口公交优先信号控制方法

为了充分考虑行人过街对地铁站等大型公共设施邻近交叉口公交优先信号控制的影响,解决传统公交优先信号控制方法未考虑行人过街延误,造成行人滞留交叉口时间过长影响交通的问题,提出了综合考虑行人过街、公交车辆和社会车辆乘客延误情况的优先控制方法。根据人流和车流情况将交叉口交通状态分为人多车多、人多车少、人少车多和人少车少4种不同状态。针对前3类交通状态分别建立以道路通行能力最大化和公交乘客、社会车辆乘客以及过街行人延误变化最优化为目标的双层规划模型和以交叉口延误变化效益最大化为目标的多目标规划模型,并利用遗传算法进行求解。通过实测数据对比了采用该方法前、后公交乘客延误、社会车辆乘客延误、行人过街延误的变化情况。研究结果表明:该方法能在少量增加公交乘客和社会车辆乘客延误的情况下,大幅减少过街行人延误;相较于传统公交优先信号控制方法,在人多车多时采用该方法行人延误可减少59%,人多车少时行人延误可减少41%,人少车多时行人延误可减少195%;实测结果验证了该方法的有效性,其更具公平性并更符合实际,能够获得最大延误效益。     

基于人-车交互的行人轨迹预测

针对行人轨迹预测具有复杂、拥挤的场景和社会交互问题,基于长短时记忆网络（Long Short-term Memory Network, LSTM）对行人与车辆、行人与其他行人的交互进行建模,提出一种基于人-车交互的行人轨迹预测模型（VP-LSTM）。该模型同时考虑了行人与行人的交互、行人与车辆的交互,更适用于复杂的交通场景。所构建的VP-LSTM包括3个输入,以行人的方向和速度作为历史轨迹序列输入,行人与行人的相对位置作为人-人交互信息输入,行人与车辆的相对位置作为人-车交互信息输入。该方法首先设计扇形人-人交互邻域和圆形人-车交互邻域来准确捕捉对被预测行人有相互作用的行人和车辆;其次建立3种不同的LSTM编码层来编码历史行人轨迹序列、人-人、人-车社交信息;然后定义人-人、人-车交互的防碰撞函数和方向注意力函数作为人-车、人-人社交信息的权重,进一步提高社会信息的精度;再将人-人、人-车交互信息输入到注意力模块中筛选出对行人影响大的社会信息;最后将筛选后的社会信息与行人历史轨迹序列一起输入到LSTM神经网络中进行行人轨迹预测,并在构建的DUT人-车交互数据集上验证提出的网络。研究结果表明：提出的方法能够准确地预测出交通场景中,人-车交互行人未来一段时间内的运动轨迹,有效提高了预测精度,提高了智能驾驶决策的准确性。     

无信号控制人行横道处行人过街特性探析

行人是交通环境中的"弱势群体",尤其是在无信号控制人行横道处,研究行人交通特性是提出改善行人安全措施的前提。本文初步对无信号控制人行横道处人车干扰运行和行人过街运动特性进行定性分析,并选取长春市南湖大路上具有代表性的无信号控制人行横道进行实地观察和试验,定量分析行人到达人行横道规律和行人过街速度特性,其中重点分析年龄、性别和人群中行人数量对行人过街速度的影响。按照年龄将行人分为中、青年人,老人,儿童;按照性别将行人分为男性行人和女性行人;人群中行人数量主要选取1,2,3及4人以上进行研究。这些数据和分析结论对下一步针对实地情况提出改善行人交通安全的方案提供了基本的理论依据。     

行人交通违规行为的心理学研究

基于计划行为理论,从社会心理学的视角研究了行人违规交通行为的动因。通过调查问卷,探讨了态度、主观规范、认知行为控制对行人违规交通行为的影响,构建了最佳行人违规行为模式。研究表明,受访者认为违规行为是方便的、低危险的,40.2%的人有从事违规行为的意愿,说明我国目前民众对违规行为存在侥幸心理;在主观规范上,大部分的受访者认识到违规行为是不应该的,但同时有5成的受访者表示实际有需要行使违规交通行为,说明我国目前的行人交通设施存在着不完善与不合理的地方;在认知行为控制上,调查表明,虽然外界促使行人违规的诱惑较多,加强管理还是可以避免违规行为的。最后,提出了行人交通安全的改善措施,即提高行人的交通法制观念和交通安全常识,加强对行人交通安全的管理,以及从系统和网络的角度完善行人安全设施的设置和管理等。     

设置避车台的信号交叉口的交通效能分析

交叉口行人避车台作为解决行人交通问题所采取的措施之一,其所能达到的交通效能对交叉口的交通效能有着重要影响。对设置交叉口避车台这一举措对行人交叉口进行可行性计算分析,结果表明:设置行人避车台大大降低交通效能。     

对低频噪声控制的思考和研究

本文首先讨论了低频噪音的声源,接着分析了室内低频噪声对烦恼度的影响﹑低频噪音的控制,最后做了总结。因此本文具有深刻的理论意义和实际应用。     

行人通过人行横道交通行为初步分析

为了了解行人通过人行横道时的交通行为特性,对不同地区行人通过人行横道时的速度进行了调查和分析。分析结果表明行人通过人行横道的交通行为受年龄、地域等的影响有显著差异。     

基于EEG的车内噪声评价研究

随着汽车产业的飞速发展,对车内声振舒适度要求不断提高。车内噪声的量化评价主要沿着主观评价和基于心理声学评价指标的声品质客观量化模型两大方向。前者不够客观,评价结果不具有普适性;但人是最终评价者,后者仍难以满足声音评价因人而异的要求。大量研究表明,脑电方法能客观反映人的主观感受,如情绪和疲劳等。本文中将脑电方法引入车内噪声评价,利用脑电特征参数客观反映车内噪声造成的乘员烦恼度,构建脑电特征参数与烦恼度的关系。     

TRB2017年会——行人交通及智能交通研究综述

介绍了2017年第96届美国交通运输研究委员会年会(2017 Transportation Research Board 96th Annual Meeting, TRB2017)的概况,包括TRB的组织构架、TRB年会的组织形式及所涉及的领域等.重点介绍行人交通及智能交通2个研究领域的最新进展,并对其未来的发展进行了展望.行人交通方面,结合交通流理论与特征、应急疏散、行人等6个相关TRB(分)委员会的会议组织情况,分别从群集动力学、人员疏散、道路行人交通和客流服务与安全4个方面进行了分析和展望;智能交通方面,结合智能交通系统、自动化与互联化车辆的角色和车辆-高速公路自动化3个TRB委员会的大会组织情况以及讨论情况,分别从智能交通对驾驶安全的影响以及车路协同对交通效率和环境的影响2个方面进行了分析和展望.      

北京市信号交叉口行人过街忍耐时间研究

行人交通是信号交叉口交通的重要组成部分.目前信号交叉口的规划设计优先考虑机动车效率,为了保障机动车的通行效率,北京市多数行人过街环境遭到破坏,"中国式过马路"应运而生.结合当前北京市交通的特点,以红灯期间到达信号交叉口人行横道等待区的行人为研究对象,运用视频调查和人工调查相结合的方法获取北京市不同影响因素下行人过街忍耐时间的基础数据,采集了9554个行人过街忍耐时间样本.建立信号交叉口行人过街忍耐时间的 Cox 风险回归模型,结果表明信号交叉口行人过街的最大忍耐时间是52.88 s,信号交叉口行人过街忍耐时间与温度、性别、年龄、出行时间、红灯时长、单位机动车流量、人行横道长度等影响因素有关,用地性质对信号交叉口行人过街忍耐时间的影响不显著.      

信号交叉口行人过街方法改善

随着我国城市化的不断深入,城镇人口越来越稠密,城市化在带来经济增长的同时也为城市的交通带来了不少压力.其中行人过街行为对交通出行影响较为突出,为提高行人过街的安全性,提升交叉口通行能力,通过修改信号交叉口相位相序和优化交叉口渠化的方法,对交叉口行人交通组织进行优化设计,提出行人待行区的设置,以达到充分的利用交叉口的时间与空间资源,提升行人过街安全性和通行能力的目的.      

基于Prescan软件的行人检测仿真

行人的安全问题是智能交通系统中一个重要的环节,针对目前交通环境使用了一种融合了车载的激光雷达和摄像头数据的行人检测方法,将雷达和摄像头联合标定,将由雷达数据聚类得到的目标区域投影到图像中获取兴趣区域,然后根据行人对称度分析,腿部垂直边缘统计和基于Hausdorff距离的模板匹配的结果,分辨行人与非行人区域.并在交通仿真软件PRESCAN中把该车载的行人检测系统建模仿真,并添加该文的行人检测算法模块,论证了该算法的鲁棒性.      

汽车雨刮系统噪声品质分析

以从4辆家用轿车采集的雨刮系统8个噪声样本为试验对象,由人耳主观分辩出能够描述雨刮系统运行状态的3种主要的感受噪声成分,即电机声、换向声和刮刷声,并分别采用成对比较法和参考语义细分法对雨刮系统噪声和这3种成分噪声的烦恼度进行了主观评价。通过各噪声成分频带范围的分析,对其进行了频率截取和滤波处理,并计算了处理后的客观评价参量。利用多元回归分析,建立了3种成分噪声的声品质客观评价模型,并最终建立了以3种成分噪声的烦恼度值来表征雨刮系统噪声品质的评价模型。结果表明,该评价模型能够预测雨刮系统噪声的品质。     

公路环境景观评价初探

近年来,随着交通事业的发展,高等级公路的修建日渐增加,这对周围环境的影响也逐渐加重.因此在高等级公路的可行性研究及设计中增加了环境评价这个项目,目的是为了减少公路对周围环境的不利影响,使之与自然环境相益得彰,融为一体,进而起到妆点江山、美化和改善环境的作用.环境评价包括噪声、大气、水、土壤、景观等对环境的影响评价.但噪声、大气、水、土壤的影响都可以用物理或化学的指标作为评价的标准,而景观很难用数字进行直接的定量.景观的最终评价是由人们的视觉来进行.因而     

基于虚拟力的过街行人行为分析

为分析行人行为的主要影响因素,利用运动轨迹分析软件对调查数据进行了处理,绘制了行人过街时空轨迹曲线,提取了行人行为变化特征并分析了主要影响因素。考虑到行人过街所处的典型交通环境,将道路标线设计、信号配时情况、过街目的地、机动车干扰等情况带入行人行为分析中去,分析动态、静态两类因素对行人行为的干扰效果。为对干扰效果进行科学的表达,将不同因素对行为的影响视为虚拟力的作用效果,分别建立了不同影响因素对行人行为的干扰模型。此外,通过增加角度等参数反映不同因素的位置变化对行为的影响,对现有的社会力模型进行了完善和补充。最后,根据力的合成原理,建立了综合因素影响下的过街行人行为决策模型。     

行人交通流基本特性研究现状与展望

以行人交通流基本特性为研究对象,总结了行人交通流基本特性研究的发展历程和研究现状,分析了行人交通流未来发展趋势。介绍了行人交通流基础数据采集方法,例如人工调查法、视频检测法和泰森多边形法等。总结了行人交通流宏观特性和微观特性,阐释了行人流交通特性基本关系图和行人流的整体运动特性,讨论了人群中个体的速度特性及个体间的相互作用,行人交通流的微观特性是宏观特性的自然展现。分析结果表明:行人流动力学所表现出来的各种集群效应是由于行人个体之间的非线性作用而引起的,行人交通流特性存在显著的个性化特征,即:出行目的的多元化、出行行为的自组织性、出行过程的避让性。行人速度随着密度的增大而减小,当密度低于1.0~2.0p/m~2值时,行人流完全处于自由流状态,此时行人速度不受密度的影响,完全由个人喜好、舒适程度和个人出行目的等决定;当密度增加到4~5p/m~2时,行人速度已经下降到0.2m/s,即行人基本上处于拥挤状态,很难继续往前移动。由于行人性别、生理、心理以及年龄、出行目的、调查地点的不同,其速度变化范围为0.9~1.9m/s,密度变化范围为1.7~7.0p/m~2,而最大阻塞密度则从3.8~10.0p/m~2变化。行人交通流数据采集方法、行人交通仿真与模拟、行人交通建模与实证是未来需要关注的研究趋势。