Emergency Evacuation Routing at Sutong Bridge Based on AHP Method

为了应对突发事件对交通运营造成的影响,必须建立突发事件的交通疏散预案.以苏通大桥为例,根据应急疏散的特点,分析了应急路径选择环节中的各种影响因素,选取平均疏散距离、路网基础设施建设、疏散路网的服务水平、疏散平均等待时间4大因素作为影响应急路径选择的决策属性,应用层次分析法进行权重分配.根据在最短时间内疏散的流量最大的目标,建立数学模型,运用Lingo分析运算,得到了路径选择方案.该研究可帮助应急调度中心提供科学的车辆线路调度决策,从而提高应急救援工作的响应能力.     

地铁站人员疏散路径选择行为分析及Logit建模

掌握地铁站的密集人群在应急疏散过程中的路径选择行为规律,对于紧急情况下保障地铁站人群安全具有重要意义.但现有针对疏散路径选择行为的研究多局限于主观分析与优化算法设计,尚缺乏结合实测数据的客观机理和建模研究.为此,基于地铁站疏散演习数据,重点针对疏散路径中的3个路径选择决策点,提取了这3个位置每个可选路径方向上的人流量、疏散引导信息、人员行为以及每条路径的属性数据,分析了有引导和无引导情况下的人员疏散路径选择行为规律.发现疏散人员在选择路径时具有跟随性,且更倾向于选择人流量大的路径.在本次演习中,3个有疏散引导的方向上,疏散人员对引导的服从率分别为47.25%,51.35% 和84.97%,表明了疏散引导人员的关键作用;基于疏散演习数据,构建了包含6个影响因素的人员疏散路径选择行为的Logit模型,并对每个路径选择决策点分别进行了模型参数逻辑回归求解,结果表明,模型都能够通过卡方检验,整体预测正确率分别为76.1%,86.2% 和91.2%.模型可直接计算得到在该疏散演习条件下,3个路径选择决策点处每个疏散人员根据实时情况作出判断后选择每条路径的概率.对于微观人群疏散模拟来说,该方法对预测真实情况下人员路径选择和疏散时间具有明显的价值.      

基于舆情传播理论的应急疏散需求演化特性研究

为更准确的刻画应急疏散需求演化规律、揭示演化特性,进一步准确预测应急疏散交通需求、为制定应急疏散策略提供量化支撑.分析影响疏散需求演化的因素,构建了基于舆情传播理论的应急疏散需求演化微分方程模型;从微观个体的角度,定义基于舆情传播的个体交互规则并建立多智能体模型,并运用仿真方法刻画疏散舆情在社会网络结构上的传播过程以及社会联系紧密程度、个体敏感性、初始疏散者数量及分布等因素变换条件下疏散需求演化的差异性.基于舆情传播理论的应急疏散需求演化微分方程模型刻画了应急疏散需求曲线的宏观特性,该曲线斜率呈现"小-大-小"的"S型"曲线特征;随着初始疏散者数量从100增加至500、个体平均敏感性由25%增加至100%以及平均节点度由3增加至12,疏散需求达到90%的时间分别减少了62%,57%,90%,应急疏散需求曲线的整体速率增大,此3项因素主要影响应急疏散需求曲线的整体速率,对曲线的线形影响较小,而初始疏散者的分布类型对应急疏散需求曲线的线形及疏散需求增长速率的影响均较大;个体平均敏感性和社会联系紧密程度根据取值的不同,对疏散需求演化影响的敏感性呈现明显差异.      

公路网车辆行为时间价值计算方法研究

在总结国内外对车辆行为时间价值研究的基础上,提出了一种车辆行为时间价值计算方法--车型分类法.首先,对公路网上的车辆,按照其经济属性、社会属性和车型3个标准进行组合分类.然后,构建虚拟路网,并对各类型车辆的路径选择行为进行选择性偏好问卷调查,通过调查得到每类车辆选择各条路线的比例.最后,利用路线选择比例,通过建立交通方式选择数学模型,反算车辆广义费用,进而确定车辆的行为时间价值.车辆行为时间价值的计算对于确定车辆的广义费用,分析车辆路径选择行为具有重要意义,是交通流分配的关键环节,并且是交通流分析与预测的前提.     

泥石流灾害危险性现状评估及应用

泥石流灾害危险性现状评估是建设用地地质灾害危险性评估中的一项重要评估内容.分析了地质、地形地貌、水文及气象条件等影响泥石流形成的主要因素,论述了泥石流易发程度的多因素定性一定量分析法,并结合兰武二线实例进行了阐述.     

攻击性驾驶行为选择模型及影响因素敏感度分析

基于行为学理论和非集计方法,以160名驾驶人为研究对象,确定了影响驾驶人攻击性驾驶行为选择的影响因素变量及取值方法,建立了攻击性驾驶行为选择模型（多项Logit模型）。运用弹性值理论进行各变量对攻击性驾驶选择行为的影响程度与过程敏感度分析;最后选取58名驾驶人的驾驶行为数据进行计算,验证模型的有效性。结果表明：驾驶人人格和其他车辆违法情况2个因素对驾驶人攻击性驾驶行为影响较大,起决定性作用;该模型计算值与量表判定值相对误差在10%左右,模型精度可满足实际使用要求。     

基于MNL模型的居民出行方式选择行为研究——以南方某小城市为例

为明确城市居民出行方式选择的关键影响因素，调节城市居民出行结构，提高城市交通系统效率，以南方某小城市居民出行数据为研究对象，基于随机效用最大化理论构建多项MNL(Multinomial Logit)模型，分析了个人属性、家庭属性和出行方案属性对出行方式选择产生的作用。通过分析MNL模型统计回归结果，得出以下结论：1)个人属性中，年龄、性别、个人月收入、受教育程度、驾照拥有情况对居民出行方式选择行为有显著影响；2)家庭属性中，住户小汽车拥有情况和摩托车拥有情况对居民出行方式选择行为有显著影响；3)出行属性中，出行时间和出行目的对居民出行方式选择行为有显著影响，而出行费用在出行选择过程中没有显著作用。     

交通诱导信息对驾驶员路径选择行为影响调查分析

可变信息板通过向驾驶员发布实时路况信息,诱导驾驶员选择合理路径.影响驾驶员路径选择行为的因素是多元的,包括驾驶员个体属性、道路属性、可变信息板属性等.使用RP调查获取驾驶员行为数据,探讨交通诱导信息对驾驶员行为的影响.分析表明,交通诱导信息对驾驶员行为影响较大.在驾驶员个体属性中,驾龄和道路熟悉度对驾驶员行为影响最大;道路属性中,驾驶员对拥堵状态最为敏感;VMS信息中,年长的驾驶员偏好实际交通信息,年轻的驾驶员偏好驾驶建议信息.      

基于动态重复博弈的车辆换道模型

在对车辆换道行为分析的基础上,提出了一种应用动态重复博弈原理建立车辆换道模型的方法,对每个阶段车辆的博弈过程以及车辆行为策略进行了描述,并利用速度期望的值作为车辆不同行为决策概率,在此基础上,考虑影响车辆速度期望的各个因素来对车辆速度期望的获得进行了分析。通过对不同交通流条件下实际调查的车辆换道次数与仿真值进行比较,表明了所提出模型的有效性。     

考虑快速路交织区驾驶人强行变道行为的交通冲突机理分析

驾驶人的强行变道行为对交通安全具有较大影响。为研究快速路交织区驾驶人强行变道行为引发交通冲突的机理、提升变道场景的安全性,本研究选取变道收益、变道车辆特征、目标车道后方来车避险特征、交通冲突严重程度4个变量构建了结构方程模型（structural equation model,SEM）。选取南京市1处快速路交织区为研究区域,通过无人机采集200个强行变道行为样本,并从中提取高精度车辆轨迹数据,分析了强行变道行为引发交通冲突的微观机理与关键特征指标。基于最小碰撞时间评估交通冲突的严重程度,以结构模型分析强行变道各环节因素引发事故风险的因果链路,提出压迫式、侵入式2种强行变道形态,综合考虑表征车辆变道收益与变道特征的多项微观指标,建立测量模型。SEM分析表明：变道收益显著影响变道车辆特征（p=0.044）;变道车辆特征显著影响后方来车避险特征（p=0.001）与交通冲突严重程度（p=0.021）;后方来车避险特征显著影响交通冲突严重程度（p <0.001）。在变道起始时刻,变道车辆与目标车道后车间距（p=0.002）、相邻车道前车速度差（p=0.012）与变道动机（p <0.0...