基于视知觉的交通可变标志信息认度评价

交通可变信息标志(Variable Message Signs,VMS)作为交通信息动态发布设施,被广泛应用于城市道路及高速公路管理中。由于VMS发布的图符信息数量及大小等缺乏标准,无法衡量发布信息是否有效传递给了驾驶人。为了准确度量VMS发布信息的视认有效性,基于驾驶人视知觉理论和VMS识别过程的特征,建立VMS信息量的量化方法,提出VMS认度概念。根据影响静态VMS有效视认的信息量、驾驶人动视力、车速等因素,以认度率为评价指标,建立信息量-认度评价模型;对影响动态VMS有效视认的屏幕信息滚动周期、视认冗余距离等因素,以周期有效度为评价指标,构建周期-认度评价模型。然后,通过视觉信息获取试验,将1s时间内人眼可获取信息量与实际信息量的比值作为可获取信息系数:当信息量在50比特内,测试对象可获取信息系数最大,可获取信息系数趋于常数1;当信息量增加至56~105比特时,测试对象可获取信息系数呈指数骤减,随后趋于稳定(人眼可获取信息系数ρ=0.22±0.02)。最后,通过对实际道路中驾驶人对VMS信息获取情况的调查,采用认度评价模型与驾驶人实测结果进行对比分析,当静态VMS信息量大于90比特时,信息量轻微过载,驾驶人无法准确获取标志信息;当动态VMS标志周期有效度小于0.9时,驾驶人无法完整视认标志。该认度评价方法经过路测试验验证,可为VMS设计、信息发布管理提供参考。     

基于SP数据的VMS设置模型研究

针对广州市内环路可变信息标志(Variable Message Signs,VMS)项目,研究了VMS的位置、信息内容及发布形式的设置.以广州市内环路VMS项目为实例,采用偏好陈述调查法(stated preference survey,SP)获取驾驶员对VMS的响应数据,并采用Logit同归模型对调查数据进行统计分析,根据分析结论提出广州市内环路VMS的设置策略,其研究成果可以为我国其他城市VMS的设置提供重要的参考.     

降雪天气下城际出行方式选择影响因素分析

出行方式选择行为是交通需求预测的重要基础理论,以居民出行方式选择为研究对象,基于降雪天气下居民出行意愿调查结果,通过多项回归分析,构建多项Logistic回归模型,分别探究不同程度降雪下商务计划出行和休闲计划类出行中出行方式选择模型及影响因素。模型结果显示,大雪天气下,出行者的出行频率和职业同时显著影响商务计划出行和休闲计划出行,而出行时耗在商务计划出行中影响显著,并且驾龄和性别在休闲计划出行中影响现在;中雪天气下,出行时耗、出行频率、驾龄在商务及休闲出行计划中均影响显著,而职业显著影响商务出行计划,并且年龄显著影响休闲出行计划。而且每个因素对每个模型影响程度各异,可以为综合运输网络的交通规划、需求预测以及管理者制定决策提供理论支撑和决策依据。     

本期导语

引入相对拥堵费作为政策变量,表征拥堵收费政策对该群体出行方式选择的影响,并基于 N ested Logit模型,建立了拥堵收费影响下的出行者出行方式选择模型。利用对南京新街口商圈区域弹性出行的小汽车使用者进行的 RP和 SP调查所获得的数据,对模型参数进行了估计,结果显示:女性、低收入者、IC卡持有者、短途和高频出行者在面对拥堵收费政策时,更容易放弃小汽车而转向公共交通出行。利用弹性理论,分析了不同拥堵费水平下出行者对出行时间和拥堵收费政策的弹性,结果发现:①出行时间的弹性反映了出行方式的总体服务水平;②出行者在出行方式选择时对拥堵收费变得“显著”敏感的临界值为13.25元/次。(任刚,等:拥堵收费对弹性出行的小汽车使用者出行方式选择影响研究)      

驾驶分心行为驾驶人的多重对应分析

对536名驾驶人的人口统计学特征(包括年龄、性别、受教育程度、职业和家庭月收入)以及基本的驾驶情况(驾龄、车型、周均驾驶里程、驾驶能力)进行调查.使用多重对应分析的方法对其中报告在驾驶行为中存在驾驶分心的363名驾驶人的年龄、性别、职业、驾龄、周均驾驶里程和驾驶能力等特征进行了分析.结果显示,男性、非固定职业、驾龄在3～5 a在同一方向出现聚集; 18～35岁与驾龄在3 a以内、周均驾驶里程为中途(50～400 km)与固定职业也存在一定的关联性.同时,不同性别、不同驾驶能力认知的驾驶人分布出现差异,相对而言,女性驾驶人可能更多地受到驾驶能力认知的影响.     

拥堵收费对弹性出行的小汽车使用者出行方式选择影响研究

所有出行群体中,受拥堵收费政策影响最大的是弹性出行的小汽车使用者。引入相对拥堵费作为政策变量,表征拥堵收费政策对该群体出行方式选择的影响,并基于Nested Logit模型,建立了拥堵收费影响下的出行者出行方式选择模型。利用对南京新街口商圈区域弹性出行的小汽车使用者进行的RP和SP调查所获得的数据,对模型参数进行了估计,结果显示:女性、低收入者、IC卡持有者、短途和高频出行者在面对拥堵收费政策时,更容易放弃小汽车而转向公共交通出行。利用弹性理论,分析了不同拥堵费水平下出行者对出行时间和拥堵收费政策的弹性,结果发现:①出行时间的弹性反映了出行方式的总体服务水平;②出行者在出行方式选择时对拥堵收费变得“显著”敏感的临界值为13.25元/次。      

降雨天气下公路出行者出行方式转移模型

降雨会导致公众出行方式选择行为发生改变,出行方式选择行为是交通需求预测的重要基础理论。为探究降雨天气下致使公路出行者出行方式发生转移的影响因素及转移的其他出行方式的概率,以公路出行者在降雨天气下对使用小汽车、高铁、客运班车、飞机或不出行的出行方式选择行为为研究对象,设计并完成降雨天气下公路出行者出行意愿问卷调查(SP调查)。根据不同降雨程度以及出行目,围绕4种场景展开。主要考虑的因素有6种:出行时耗、性别、年龄、职业、出行频次、驾龄。基于出行意愿调查问卷数据,分别构建4种场景下出行方式转移的多项Logistic回归模型,探讨大雨和中雨天气下刚性出行计划和弹性出行计划中以使用小汽车为参照的出行方式转移模型及主要影响因素。模型结果显示,居民的驾龄、出行频次对研究范围出行方式转移模型具有显著影响。而休闲出行计划中,出行时耗的影响变得显著,并且大雨天气下的休闲计划出行中性别亦有显著影响。各因素在不同情景下对出行方式转移模型的影响程度存在明显差异。本研究可以为综合运输网络的交通规划、需求预测以及制定决策提供理论支撑和决策依据。     

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。     

多模式公交信息服务条件下的出行方式选择行为研究

为了科学评价多模式公交信息服务对出行方式选择行为的影响,基于超级交通网络理论,从出行链的角度分析了多模式公交信息服务对出行方式选择的影响机理,并在构建巢式Logit出行方式划分模型的基础上引入行程时间可靠度因子改进效用函数;根据上海市某郊区得到的显性偏好调查数据,利用极大似然法对巢式Logit模型进行参数标定后,对有无多模式公交信息服务条件下的出行方式分担率进行了计算和对比分析.研究结果表明:多模式公交信息服务能够有效引导轿车及其他个体机动化出行方式向多模式公交系统转移,提高了公交出行比例.研究结果可为大城市公共交通信息系统的改善和建设提供决策支持.     

基于改进遗传算法的可变信息标志选址优化研究

随着城市化进程的不断加快,交通拥堵已成为亟待解决的社会问题,实践表明可变信息标志(VMS)布设位置对于诱导拥堵路段上的交通流量、缓解交通拥堵、提高整个交通诱导系统的效率至关重要.在考虑道路交通流量、交通拥堵指数以及可变信息标志发布信息的衰减程度对VMS选址影响的基础上,考虑可替代路径的诱导比率、绕行时间以及布设VMS所需的成本对VMS选址的影响,然后综合VMS的效用和总成本2个因素,采用最大效用与最小成本之比的形式构建了VMS选址优化的双目标规划模型,分别采用传统的遗传算法和改进的遗传算法对构建的模型进行求解,最后以西安市南二环路为例进行实例分析.结果表明,当设置4块VMS时效果最好,最优布设路段为10,13,15,17.与传统的遗传算法相比,改进的遗传算法陷入局部收敛的次数由21次减小到6次,且收敛速度更快;模型的最优解与现状VMS的布设情况相比函数适应度值更大,表明其布设效果更好,验证了模型的有效性.      

基于相对危险暴露面的两车交通事故中有责驾驶人特征

搜集北京市2012—2015年的2 040起两车交通事故中4 080名驾驶人的相关数据,将他们分成有责驾驶人和无责驾驶人2组,比较他们在性别、年龄、驾龄、驾驶车辆类型等4个方面的分布差异.并基于相对危险暴露面法,对有责驾驶人的相对驾驶事故风险进行了评估.结果表明:1)相对于女性,男性驾驶人更可能成为事故责任方; 2)有责驾驶人的年龄、驾龄均略小于无责驾驶人,需要注意的是,除了青年驾驶人、老年驾驶人和驾龄小于2年驾驶人外,交通安全管理还应该关注到新购车驾驶人和年龄在47～57岁之间的驾驶人等两个可能存在风险的驾驶人群体; 3)车辆类型对于驾驶人在有责与否上的分布存在差异,提示需要进一步加强对中小型客货运企业的交通安全监管.     

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.      

一种新型城市快速路网交通诱导系统的研发和应用

介绍了一种新型的基于可变信息标志(VMS)的网络级城市快速路交通诱导系统的设计方法。该系统是一个由“重要决策点图形式VMS”、“次要节点图文混合式VMS”、以及“地面一般道路VMS”三类VMS组成的VMS系统。文章在归纳VMS系统设计流程基础上,重点介绍了VMS的路网布局和功能设计、显示格式和显示技术的确定、VMS设立位置(前置距离)的确定、图形式VMS的面板设计和交通信息发布策略等关键技术,最后给出系统的应用实例,说明该新型交通诱导系统的应用效果。可供交通管理部门规划、设计城市快速路网交通诱导系统参考。     

高速公路出口指路标志设置有效性评价

为评价高速公路出口指路标志设置有效性,以湖北省高速公路交通标志调整为案例,在湖北省高速公路沿线代表性服务区开展针对驾驶人的实地问卷调查,获取不同个体特征和出行特征驾驶人对于出口指路标志设置清晰程度、是否满足驾驶预期、能否有利于少走错路的主观判断。数据统计分析结果表明：(1)总体上,调整后的出口指路标志能够满足驾驶人出行需求;(2)男性、年龄较大和驾龄越长的驾驶人更倾向于认为指路标志设置是有效的;(3)跨省因公出行且出行越频繁的驾驶人对指路标志设置越满意。本研究可为高速公路交通标志调整后的有效性评估提供参考,为高速公路出口指路标志的进一步优化提供依据。     

基于问卷调查的多次交通违法行为研究

相关研究发现驾驶人的社会人口特征影响其交通违法行为,但鲜有研究探究这类特征与驾驶人多次交通违法行为(一年内交通违法2次及以上)的关系。文中通过线上及线下问卷调查,分别采集404、202名驾驶人的社会人口特征和最近一年内交通违法次数信息,分别利用二元Logit模型、二元Probit模型研究多次交通违法行为。结果显示,男性驾驶人比女性驾驶人更易发生多次交通违法;月收入越高的驾驶人发生多次交通违法的可能性越大;二元Logit模型比二元Probit模型更适用于研究多次交通违法行为;同时考虑性别和月收入的干预措施能有效遏制驾驶人多次交通违法行为。     

中国危险品车辆驾驶人驾驶行为影响因素分析

为探索中国危险品车辆驾驶人风险驾驶行为影响因素以及与小车驾驶人的差异性,采集50名男性危险品车辆驾驶人的DBQ问卷、PDBS问卷、DSI问卷、DAIS问卷、驾驶人基本信息问卷数据.借助Spearman相关性分析方法探索问卷中各变量的相关性,使用Mann-Whitney检验不同年龄、驾龄、攻击性、积极性4个维度在DBQ和DSI上的差异性.结果表明,相对于年龄,驾龄对驾驶技能的影响程度较小.年轻男性危险品车辆驾驶人的平均驾驶经验虽不如中年驾驶人,但行车更为谨慎,安全技能水平相对较高.与小车驾驶人不同,危险品车辆驾驶人的驾驶技能、异常驾驶行为与积极性没有明显相关性.攻击性行为频率较高的驾驶人出现违规操作、错误行为、失误行为的频率要高于低频组.利用Logistic二元回归分析建立了驾驶人攻击性预测模型,研究表明,限速50 km/h城区道路倾向行驶速度、违规操作总分、过去3年主动事故数可以作为驾驶人攻击性强弱预测模型的输入变量,依次输入模型后,模型卡方值改进为10.513,11.529,14.566,预测正确率依次为76.10%,80.40%,87.00%.整体模型Hosmer-Lemeshow检验值为4.415,最终驾驶人攻击性预测模型的预测正确率为87.00%.      

宁波市P+R停车收费优化研究

目前城市交通城镇化、机动化程度不断加深,中国城市正面临双重压力,同时生态环境与土地资源的紧缺也使城市发展严重受限,供需矛盾日益加剧,道路拥堵状况加剧。文中分析停车换乘P+R(Park and Ride)出行方式对缓解城市交通拥堵的重要作用;通过实地调查和问卷调查,分析宁波市现有P+R停车场存在的弊端,确定影响居民选择停车换乘方式出行的因素;在非集计二项Logit模型理论的基础上,建立不同收费情况下停车换乘出行选择模型,提出合理的P+R停车收费政策建议,加强P+R设施的换乘接驳作用。     

基于随机系数Logit模型的城市群城际出行方式选择行为研究

以粤港澳大湾区城市群的广深城际运输通道为例，分析城际运输通道中影响旅客出行方式选择行为的因素及其影响。传统的多项式Logi（tMNL）模型具有无关方案独立性，无法对不同出行者的选择偏好差异进行定量分析，故应用随机系数Logit模型分析城际交通出行选择行为。选取城际出行旅客的个人社会经济属性、心理潜变量（对交通方式舒适性、可靠性和便捷性的心理感受）、城际出行方式特征变量设计问卷。采用线上与线下相结合的方式开展问卷调查，共收集534份问卷，基于此建立并求解随机系数Logit模型。随机系数Logit模型估计结果的伪R2为0.178，表明模型具有良好的拟合度。研究结果表明:城际出行旅客的收入、职业、私家车保有情况、家庭儿童数量以及对出行方式便捷性的感知对其选择行为有显著影响；而出行方式的舒适性、可靠性对城际出行方式的选择行为影响不显著；改善交通方式的便捷性对提升城际出行方式的吸引力起关键作用。因此，在城际交通规划设计、运营管理中应着重考虑便捷性对城际交通方式选择带来的影响。      

基于低碳心理潜变量Logit模型的出行方式预测模型

为深入解析低碳出行行为机理,提出了将低碳心理变量引入离散选择模型的研究方法。基于计划行为理论考虑低碳出行心理因素,建立了多原因多指标潜变量模型。将潜变量模型预测后的潜变量代入多项Logit模型,构建了带低碳出行心理变量的混合选择模型。以镇江市居民通勤调查样本为研究对象,实证结果表明:相对传统离散选择模型,所建的混合选择模型预测精度整体提高了2.45%;低碳心理变量对于出行方式选择的影响各不相同,低碳出行方式"行为态度"对出行方式选择没有显著性影响,而高碳出行方式"行为态度"对低碳出行有显著性负影响。通过对月收入的敏感性分析检验模型性能,结果显示:随着收入的增长,低碳出行方式占比逐渐降低,其他两种方式占比变化相反,在考虑低碳心理因素后,高碳出行方式占比上升幅度降低。     

广深运输通道内公共客流分担率预测模型研究

为了解决广深运输通道内长途汽车、常规铁路、高速铁路和城际铁路4种运输方式的客流分担率测算问题,采用行为调查方法调查了4种运输方式特性对旅客出行方式选择的影响。提出采用两层巢式Logit(NL)模型构建各种运输方式的客流分担率预测模型,选取经济性、舒适性、安全性、快捷性和方便性5个变量作为效用函数的构成变量。运用二阶段估计法将NL模型分解为1个二项Logit(BL)和1个多项Logit(MNL)模型后对各种运输方式的客流分担率进行求解。广深运输通道案例数据测算表明:2020年公路和铁路的客流分担率分别为16%和84%,其中铁路运输方式中的常规铁路、高速铁路和城际铁路的客流分担率分别为2%,57%和41%。