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行人过街时使用手机会对其过街行为和交通安全产生一定的影响.本文以武汉市6个无信号路段交通调查数据为基础,对行人使用手机时的行为和安全性进行统计分析,并建立了基于Order Probit回归分析的人车冲突量化模型.结果表明:11.76 %的行人在过街时会使用手机,其中看手机屏幕、打电话和听音乐分别占6.65 %、2.83 %和2.28 %;使用手机对行人过街行为有明显影响,包括行人过街时间增加、过街眺望次数减小等;与不使用手机的行人相比,行人使用手机会有更大的几率与机动车产生冲突,其中,打电话对是否产生轻微冲突的影响最大,看手机屏幕对是否产生严重冲突的影响最大. 相似文献
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驾驶行为特性对道路宏观交通流特性及通行能力有着重要影响.但在2010年版《道路通行能力手册》(HCM2010)中,驾驶人总体特征修正系数取值在通常情况下建议为1 ,并未给出具体解释以及进一步量化.为了进一步细化研究不同驾驶员行为特性对道路通行能力的影响,将驾驶员类型分为冒险型、一般型和保守型3种,利用交通仿真软件Vissim 5 .3构建基本路段和交织区仿真场景,提出以仿真实验为基础的通行能力影响量化分析方法.结果表明,在限速为80 km /h的城市快速路上,自由换道行为可以提升道路设施空间利用率,提高交通流由自由运行状态向稳定运行状态的转变速度,而对道路通行能力没有显著影响;跟驰行为与强制换道行为对道路通行能力有显著影响.提出基本路段通行能力分析的修正系数,对应冒险型、一般型、保守型驾驶员分别为1 .04 ,1 .03 ,0 .86 ;交织区通行能力分析的修正系数;在交织比为0 .1~0 .4的情况下,3类驾驶员对应的值有所差异,进一步细化了HCM2010中驾驶员的修正系数. 相似文献
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为了综合量化表征公交走廊客流承载设施及工具的空间拥挤性和客流运送时间效率,并科学评价客观技术指标和主观乘客感知对公交系统运行状态的敏感度,提出客流拥塞的概念,并用客流拥塞指数量化表征公交系统运行状态。通过解析客流拥塞与出行时效的关联,并分析公交出行阶段特征,基于“时效延长”思想构建客流拥塞量化表征模型,用于系统量化乘客对出行时间和空间拥挤的主观感知;选取影响出行时效的核心要素作为特征变量(车厢客流密度、站台乘客密度、区间乘车时间和站点候车时间),采用直观类比打分SP调查法获取数据用于估计模型参数;基于北京西三环公交走廊实测数据,分析全天区间客流拥塞指数时空分布特征和走廊客流拥塞指数动态演化趋势。研究结果表明:北京西三环公交走廊客流拥塞高峰阈值为0.193 9,客流拥塞状态存在明显的方向特征,下行方向客流拥塞高峰状态更显著且持续时间更长;4个特征变量灵敏度系数均值分别为0.449 2,0.165 2,1.427 1和0.408 3,即区间乘车时间为客流拥塞指数最显著的影响因子,而站台乘客密度的影响程度最小,模型识别公交客流拥塞成因的能力得以体现;该模型能够综合全面地反映公交走廊客流拥塞时空分布和动态演化趋势,并能够应用于公交运行状态改善措施研究。 相似文献
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针对桥梁服役期间由于结构力学性能减弱从而表现出具有时变特征的非线性振动问题,在回顾非线性模型修正发展的基础上,分别从非线性系统识别、非线性模型修正方法和非线性模型不确定性量化3个方面入手,总结了结构非线性模型修正技术中存在的一些关键问题;结合复杂结构损伤识别、性能评估与安全监测等内容,对其在桥梁结构中的应用展开了讨论。研究结果表明:以固有频率和模态振型为代表的响应特征量仅能反映时不变结构的物理特性,对于非线性结构而言其力学性能随外激励作用而不断变化,基于线性系统特征量的模型修正方法不能很好地适用于具有明显时变特性的非线性结构;结构动力响应主分量的瞬时频率和瞬时幅值包含了振动响应信号的相位信息和幅值信息,可以较为全面地反映动力荷载作用下结构响应的非平稳特性,选择具有时变特性的瞬时特征量来构建目标函数能够更为合理地表征非线性结构的动力特性;不确定性模型修正方法通过综合利用实测响应数据,考虑了测量噪声、模型误差和数值计算方法等不确定因素的影响,提高了模型修正结果的准确性;复杂结构非线性模型修正过程中涉及的参数众多,计算量大,极大地限制了其在实际工程结构中的应用,因此,合理选择具有代表性的非线性模型参数以及提高模型修正的计算效率是当前亟需解决的问题。 相似文献
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为了克服递归趋势(recurrence trend, RT)指标对不同信号非平稳度估计存在误判的缺陷,分别采用互信息法和伪临近法确定了递归量化分析的最佳延迟时间和最小嵌入维数,然后在递归量化分析基础上,提出了归一化局部递归率标准差(standard deviation of normalized local recurrence rate, SDNLRR)作为信号非平稳度量化指标.利用该指标,通过递归量化分析方法分析了白噪声信号、正弦信号、调幅信号、线性调频信号4个基本信号和2个实测台风场脉动风速信号的非平稳特性,并与传统的递归趋势指标分析结果进行了对比.研究结果表明:利用SDNLRR指标对6个信号的非平稳度的量化比较准确率达100%,比RT指标的准确率提高了33.33%,消除了RT指标对正弦信号和平稳脉动风速信号的错误估计. 相似文献
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