公路平面交叉口交通冲突指标研究

在公路平面交叉口的控制中,传统选择控制方式的方法着重考虑的是交通流的通过性,对安全的考虑多以事故数为指标,但交通事故数由于其本身的局限性,使其设置依据在使用上受到约束.基于这样的考虑,首先对冲突进行与控制方式有关的分类,并加以定性分析;然后对冲突率进行了与控制方式有关的定义,以观察到的冲突数据为依据,对各类冲突的冲突比例及冲突率进行了对比研究,说明了以冲突率为指标考虑安全而选择控制方式是可取的;最后建议重点以横穿冲突的冲突率为指标考虑安全,合理选择控制方式,为平面交叉口控制方式的选择提供新的参考和依据.     

基于交通冲突分析的公路信号交叉口安全评价

交通冲突分析技术是以大样本、快速、定量研究评价交通安全现状与改善效果的特点而异于事故统计评价方法。文中通过对信号平面交叉口道路交条件及交通冲突数据的分析研究,引入综合影响系数,运用灰色关联理论对交通冲突影响因素进行分析,建立了信号平面交叉口道路交通条件与交通冲突率的关系模型,并提出了基于交通冲突的信号平面交叉口交通安全评价的综合影响系数方法。根据交叉口的交通流量、相交道路流量比、交通组成及左转车比例等因素,确定对交通冲突率的综合影响系数K,进而得出交叉口的安全水平等级。     

平面交叉口交通冲突技术标准化研究

应用交通冲突技术评价平面交叉口交通安全依赖于该技术的标准化。本文在研究汽车交通国家交通冲突标准化的基础上，结合分析交叉口混合交通特性，从交通冲突的定义、分类、冲突调查时间和地点选择以及观测人员选择、样本要求等方面，对交通冲突技术在我国平面交叉口交通安全评价上的标准化程序进行了研究。     

平面交叉口交通冲突概率分布模型及安全评价标准研究

本文分析了以交通事故统计为基础的平面交叉口交通安全评价 优缺点，建立了以交通冲突为基础的交叉口交通冲突概率分布模型，根据交通事故与冲突间的关系，研究了应用冲突技术评价交叉口交通安全的有效性、提出了平面交叉口安全评价指标标准的界定方法，本研究为平面交叉口的安全分析提供了一种理论方法。     

公路平面交叉口小汽车冲突严重性的判定

在综述国内外对交通冲突领域研究的基础上,详细介绍了冲突数据的采集方法,结合录像观测,对公路平面交叉口小汽车冲突开展专门研究,对一般冲突和严重冲突的冲突距离及冲突速度进行了数据采集,导出了冲突时间参数(TTC:time to collision),通过分析TTC累积频率分布图,对小汽车冲突的严重性进行了有效界定。最后,文章选择了10个交叉口进行冲突观测,对相关结论进行了假设检验。     

公路平面交叉口控制方式的安全性研究

首先对5种类型的交通冲突情况做定性分析,并以观察到的冲突数据为依据,研究各类交通冲突与不同控制方式的关系,通过测定和比较不同控制方式下的冲突指标,得出相关结论。     

公路平面交叉口驾驶行为研究

面对目前公路平面交叉口交通事故严重的现状,为了公路平面交叉口交通事故致因分析和加深对交叉口驾驶行为的了解程度,探讨了公路平面交叉口驾驶行为理论,总结了目前道路交通系统交通事故原因及其导致事故所占比例,分析了交叉口交通系统,给出了影响交叉口驾驶行为的具体因素。在驾驶行为三阶段基础上,研究了交叉口驾驶行为模型,分析了交叉口驾驶行为特征和交叉口驾驶行为与交通事故发生的一般关系。并针对驾驶失误和不安全驾驶行为给出了防止措施,以减少交叉口交通事故。     

基于交通冲突的交叉口安全模糊综合评价

针对传统的平面交叉口安全评价方法存在的缺陷,将交通冲突技术和模糊综合评价方法引入其中.通过对交通冲突技术进行简单的介绍,对传统的评价指标进行扩展,建立了适用于平面交叉口的评价指标、评分等级.在其基础上,将交通冲突技术和模糊综合评价方法相结合,建立适用于评价平面交叉口安全的模糊综合评价模型,并结合南京市一个典型的交叉口进行了实例应用.     

道路交叉口交通冲突灰色评价研究

交通冲突技术是国际交通安全领域新兴开发的非事故统计评价方法,是以大样本、快速、定量研究评价交通安全现状与改善效果的特点而异于传统的事故统计评价方法。本文应用交通冲突技术,引入交通冲突与混合当量交通量的比值(TC MPCU)作为评价指标,提出对以时均交通冲突和交通量数据为依据的交叉口进行安全评价的交通冲突灰色聚类评价法,并设计了计算软件,为交叉口的安全评价提供一种新的研究途径。最后提出了基于交通冲突技术的交叉口安全改善方法,以实现安全评价的最终目的。     

基于交通冲突率的常规交叉口交通安全评价与优化

为合理分析城市道路交叉口交通安全事故的起因,降低交通事故率,以建设路与仙衣路交叉口为研究对象,采用交通冲突率作为评价指标对现状交叉口及优化后交叉口的交通安全性进行评价,并将评价结果进行对比分析。结果表明,合理分析现状交叉口的实际使用情况,就相关缺陷做针对性补充与完善,如增设右转渠化岛、增设交叉口信号配时、完善相关交通设施的布设等,可充分发挥道路及附属设施的实际功能,有效提高道路交叉口的交通安全性。     

无信号控制平面交叉口交通冲突预测模型研究

以无信号控制平面交叉口为研究对象,在交通流运行特征分析的基础上,用泊松分布描述车辆的到达特性。通过相关假定,指出机动车与机动车之间冲突发生的条件及冲突数的计算方法,认为平交口内车辆之间的冲突是按照一定概率同时进入交叉口的车辆相互干扰的结果。运用概率统计的相关理论计算出在车辆横穿交叉口的时间CT内,单进口道发生的冲突数,进而计算出单进口道的小时冲突数及整个交叉口的小时冲突数。建立了冲突预测模型,并利用实测数据对模型进行了验证。     

道路交叉口通行效率与冲突强度关系模型研究

为了综合反映城市道路交叉口时空资源利用状况,以物理学外力做功原理为基础,分别建立了单股交通流和整个交叉口的通行效率模型。通过模型变换,将其中一个参数定义为冲突强度,从交通流、冲突点及整个交叉口3个层面分别建立了冲突强度模型。最后通过南京交叉口的具体实例得到冲突强度以及对应的通行效率的散点分布图,运用曲线拟合方法建立了交叉口的通行效率与冲突强度的回归模型,结果表明二者之间的关系可用二次函数加以表达。     

基于冲突严重性划分的公路平交口安全评价

以公路平交口为研究对象,引入交通冲突技术定量分析交通安全状况,提出应考虑不同严重程度的冲突对交通安全的影响。通过录像观测冲突距离、冲突速度参数,间接获得了一般冲突和严重冲突的TTC指标,并借助累积频率分析的方法,界定出我国公路平交口交通冲突严重性的判定标准,为冲突的分类采集提供了依据。结合对交通量参数的观测,以分时段不同严重程度的冲突数与交通量的比值作为评价指标,运用灰色理论的相关计算方法,对多项评价指标进行聚类分析,得到所调查的8个公路平交口的安全评价结果。     

基于交通冲突理论的道路安全评价技术研究综述

基于交通冲突理论的道路安全评价技术, 是以交通冲突因素为指标的道路交通安全状态评价技术。在梳理交通冲突影响因素与安全评价基本概念的基础上, 列举了常见的道路安全评价技术应用场景; 从交叉口、高速公路、特定场景3个方面分析了交通冲突的影响因素; 从指标选取、方法选择、模型构建3个方面对道路安全评价技术进行了归纳总结。通过对现有文献的分析可以发现: 在应用场景构建时, 相比于考虑单一冲突因素, 综合考虑交通冲突影响因素, 将使得构建的交通冲突场景更接近实际情况; 在交通安全评价时, 科学选择复合指标、合理使用模糊综合评价和层次分析法构建安全评价方法, 将使构建的安全评价方法更加科学严谨。基于现有研究中存在的问题, 指出了道路安全评价技术未来的研究方向, 主要包括充分利用视频技术和互联网技术, 搭建实时、高效的安全评价模型; 验证现有道路安全评价方法在混合交通流下是否适用; 建立健全混合交通流环境下的道路交通安全评价技术标准和评价体系。     

机动车交通冲突技术研究综述

对机动车-机动车交通冲突定义、交通冲突度量指标、冲突严重性判定以及交通冲突评价与预测等的国内外研究进展做了归纳和综述。分析表明,目前交通冲突研究存在以下主要问题:传统的冲突度量指标存在各自的局限性和不一致性,冲突潜在碰撞的后果严重性研究处于初始阶段,交通事件分级模型和相关性需要进一步研究和确认,冲突严重性判定存在一致性问题,交通冲突产生和发展的微观机理研究不足,缺乏真实环境下整个区域相互作用车辆精确连续轨迹追踪的数据获取手段。建议未来从以下方向进行优化:复合的改进度量指标比单一指标更为科学合理,并要考虑冲突潜在碰撞的后果严重性;统一和规范交通冲突度量指标的使用也有一定意义;需要针对多个参与者的"区域连锁冲突"进行更深入的研究;可通过采集区域多车辆连续时空轨迹大数据,得到区域多车辆冲突时空演变模型,并进行交通冲突实时预警和干预研究;另外可通过大量精确数据量化和统一区分各级交通冲突的阈值,并验证交通冲突技术的有效性;在不同设施对象及冲突的空间特征等方面的探索等也会丰富交通冲突研究体系;最后,以上所有的改进方向离不开高精度大范围的采集方法和高效精确的处理手段,故急需真实环境下、长时间的整个区域相互作用车辆精确连续轨迹追踪的大数据获取手段。     

基于季节ARIMA模型的公路交通量预测

为了提高公路交通量季节性预测的精度,在介绍一般ARIMA模型的基础上,推导出一种具有周期的季节ARI—MA模型的一般表达式,以及使用这种模型进行建模和预报的一般过程。在实证分析中,先用傅立叶周期分析法检验时间序列的周期性并求出周期长度,然后用Eviews软件对时间序列作平稳性检验以及实现模型的识别、建立、选择与预测过程。与三个常用季节预测模型：分组回归模型、可变季节指数预测模型和季节周期回归模型相比,季节ARIMA模型的预测精度最高。研究结果对于更为科学准确地预测公路交通量具有一定意义。     

基于灰色-马尔科夫模型的高速公路货物运输量预测方法

为准确预测我国高速公路货物运输趋势,文章提出灰色GM(1,1)模型、马尔科夫模型和新陈代谢思想的组合模型,以2009—2016年我国高速公路货物周转量为原始数据序列,预测2017—2019年高速公路货物周转量。结果表明：组合模型比传统的灰色GM(1,1)模型预测精度更高,加入新陈代谢思想,删除旧数据,引入新数据,降低了长期预测的误差,对新序列采用灰色-马尔科夫模型,2018年和2019年的相对误差由原来的7.81%和6.45%分别下降到3.85%和0.62%。