信号交叉口行人二次过街下右转车通行能力与延误估计模型

在充分分析典型四相位交叉口行人二次过街设置前、后的行人流与右转车流冲突的前提下，以行人过街时间占有率和行人群到达分布作为分析指标，利用可插车间隙理论得出行人单向通行和双向通行条件下的右转车通行能力计算公式；根据行人流随机消散和集中消散的不同特征，应用随机分布理论推导出右转车穿越行人流的延误模型；并通过算例对比分析行人二次过街设置前、后右转车通行能力和延误的变化值。结果表明，除了在少数行人流量比较大的情况下， 行人二次过街的设置会小幅度减少右转车的延误；在其他大多数情况下，行人二次过街设置后， 右转车的通行能力将受到限制，延误增大，其中，平均通行能力降低了16.68%，平均延误时间增大 了21%，所以，当右转车交通需求较大时，需同时考虑行人和右转车的交通运行状态，优化设计是否采用行人二次过街，避免右转车超出极限忍耐时间而增大与行人冲突的概率。     

基于贝叶斯网络的高速公路交通事故严重程度预测及致因分析

为了深入研究高速公路交通安全,剖析高速公路交通事故的发生机理以及各类因素对高速公路交通事故严重程度的影响,收集曲靖市境内沪昆高速段2017—2019年的1 939起交通事故进行研究。以事故严重程度为因变量,筛选出人、车、路、环境4个大类下的与事故严重程度相关的19个影响因素为自变量,采用数据融合法基于树增广型贝叶斯网络构建事故严重程度预测模型,量化各因素间的影响关系,经特征筛选找出关键致因,并结合案例进行推理分析。结果表明：影响高速公路交通事故严重程度的关键致因依次为天气情况、视距情况、路面情况等。模型对高速公路事故严重程度预测准确率可达84.27%,高于传统贝叶斯方法,模型有效性验证良好。针对事故主要致因提出改进建议,可为交管部门提供准确事故信息辅助决策,加快事故响应速度,提高事故应急指挥能力。