高速公路半幅封闭施工区交通特性与交通冲突特性研究

对双向四车道高速公路半幅封闭施工区的交通特性和交通冲突特性开展研究.以交通流参数调查和交通冲突调查为基础,应用统计分析方法,研究了施工区上游过渡段车辆的排队特征,标定了描述车头时距分布的爱尔朗模型;分析了施工区各组成区段的速度分布特征,确定了基于统计分布原理的各区段限速范围;总结了施工区交通冲突的种类,给出了基于距离碰撞时间的追尾冲突严重程度判别方法,建立了基于负二项分布的追尾冲突预测模型.最后,应用VISSIM软件开展了施工区交通仿真试验.结果表明:基于车辆排队特征所确定的施工区上游过渡段合理长度应在45～70m之间;施工区各区段的限速值应根据交通量设定;在相同交通量水平下当限速值高于50km·h-1时,交通冲突数量会随着限速值提高而显著增加.     

区域交通分流路网设计的双层优化模型及算法

针对区域路网交通分流技术中的分流路网优化与选择问题,分析了分流路网与基础路网的关系,确定了分流成本的构成与量化方法,在此基础上提出了以分流成本最小化为上层目标、以用户均衡为下层目标的区域交通分流路网设计的双层优化模型,进而给出了考虑路网拓扑结构完整性和反Braess假定的模型启发式求解方法,并对算法的效率进行了分析.最...     

基于T-S模糊故障树和贝叶斯网络的重特大交通事故成因分析

重特大交通事故是最严重的交通事故类型,为了识别此类事故的主要致因,融合T-S模糊故障树和贝叶斯网络对其进行深入分析.建立了以重特大交通事故为顶事件,人、车、路、环境4个因素为中间事件,24个子因素为基本事件的T-S模糊故障树,将其转化为贝叶斯网络,进而双向推理基本事件的重要度和后验概率,确定主要致因.结果表明:融合T-...     

基于几何线形指标的山区高速公路安全性评价

通过分析交通事故与几何线形的相关关系,提出了基于几何线形指标的山区高速公路路段交通安全评价方法。首先应用统计分析原理,建立了事故率与平、纵线形指标的关系模型,根据该模型确定具有不同线形条件的各类路段的基础事故率;然后利用各类路段的基础事故率,提出了单一线形的事故率系数及组合线形的综合事故率系数概念,并给出了系数计算公式和取值方法;最后利用综合事故率系数并基于统计分布原理,提出了基于几何线形指标的路段交通安全评价方法,并进行了案例分析。结果表明:该方法能够从几何线形指标的角度评估山区高速公路各路段的交通安全状况。     

考虑车道变换影响的高速公路交通事故预测模型研究

考虑车道变换可能对交通安全造成不利影响,结合广东省3条高速公路64个路段的交通运行状况数据和交通事故历史数据,利用负二项分布预测方法,建立并标定了基于交通量、路段长度、车道变换次数、大型车变道比例、单位里程变道次数等5个解释变量10组不同组合的交通事故预测模型.通过计算各组模型的Akaike信息量准则指标,得到了3组权衡了模型结构(即解释变量数量)和数据拟合度的最优模型.结果表明,虽然3组最优预测模型的预测精度仍有待提高,但是考虑车道变换影响的交通事故预测模型明显优于其他模型.这说明与车道变换相关的变量可以作为交通事故预测的有效解释变量,并且引入该类型变量可以更好地预测高速公路交通事故的发生.     

基于计算机视觉的信号交叉口排队车辆静态间距研究

信号交叉口排队车辆静态间距对交叉口的通行效率和交通安全均有重要影响。以哈尔滨市26辆出租车的行车记录仪视频为数据基础,利用计算机单目视觉技术,构建了基于前车车牌高度的信号交叉口排队车辆静态间距测算模型,进而结合统计分析方法,探讨了静态间距的分布特性,分析了驾驶员因素(年龄和出租车驾龄)和道路交通条件因素(车型、是否高峰时段以及车道类型)对静态间距的影响。研究结果表明:所构建的静态间距测算模型具有较高的测算精度;对测算得到的1 896个静态间距样本的分析发现,信号交叉口排队车辆静态间距服从Loglogistic分布;静态间距与驾驶员年龄和出租车驾龄存在一定的负相关趋势,并且随着年龄或驾龄的增加将趋向于临界安全静态间距;高平峰时段和前车车型对静态间距有显著影响,且非高峰时段、前车为大中型车等因素会导致静态间距的增加,而当前车辆所在车道类型对静态间距没有显著影响。上述研究成果对全面掌握和理解信号交叉口的交通运行规律具有重要意义。     

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。     

基于线形与交通状态的山区高速公路追尾事故预测

为了进行山区高速公路追尾事故预测并识别追尾事故突出诱导因素,在对两车追尾事故进行类别划分并确定出典型两车追尾事故的基础上,分析了典型两车追尾事故的事故率与线形指标、车速差、大型车混入率、交通量等单一因素间的相关关系。鉴于单一因素与追尾事故率间的关系不能准确描述追尾事故发生规律的缺陷,建立了线形与交通状态组合条件下的追尾事故次数负二项分布预测模型,并给出了模型变量弹性系数计算方法,用以确定追尾事故的突出诱导因素。研究结果表明：基于线形与交通状态的追尾事故负二项分布预测模型能够对追尾事故进行准确预测,利用弹性系数计算方法确定出车速差、年平均日交通量（AADT）以及竖曲线半径为典型两车追尾事故的突出诱导因素。