基于对数线性模型的酒后驾驶人的人口特征研究

研究酒后驾驶人的人口社会学特征,有助于提高酒后驾驶交通安全宣传的针对性.搜集某地某年查获的1 072位酒后驾驶人的年龄、性别、户籍和文化程度4个人口学变量的数据,运用线性模型,分析酒后驾驶人在上述4个变量上的分布及其交互关系.结果表明:①酒后驾驶人在年龄、性别、户籍和文化程度4个变量上存在显著差异,男性较之女性、中年较之青年、外地较之本地、高学历较之低学历更多地涉及酒后驾驶;外地较之本地更多涉及酒后驾驶,与既有研究和直觉判断差异较大,反映了当地酒后驾驶安全意识较之外地更好.②4个变量之间均存在显著的二阶交互效应(p<0.01),其中,性别-年龄、性别-户籍等2个二阶效应为正,性别-文化程度、年龄-文化程度、户籍-文化程度与年龄-户籍4个二阶效应为负;表明文化程度调节了性别、年龄、户籍等3个因素对酒后驾驶的影响,年龄调节了户籍对酒后驾驶的影响.调节效应一定程度上解释了酒后驾驶的原因.基于上述结论,提出了改进对酒后驾驶交通安全宣传的策略.      

基于实时数据的快速路可靠性及其影响因素研究

首先对快速路运行状态可靠性的概念进行了界定,提出了基于交通统计的快速路可靠度的计算方法,利用北京市二环路的实测数据,对北京市二环路各路段的可靠度进行了计算.在对可靠度值及饱和度、交通需求的波动、出入口密度、辅路交通状况等实测数据分析的基础上,得出饱和度对快速路的可靠性影响最大,其相关系数R达到0.9以上,在饱和度比较高的情况下,交通需求的波动、出入口密度、辅路交通状况与快速路可靠度的相关系数R均处于0.7以上.     

道路交通运行状态可靠性评价方法综述及展望

重点对国内外交通运行状态的可靠性评价研究现状进行综述，并围绕现存问题进行未来研究展望。论文讨论了现有交通运行状态的非概率评价指标的局限性及道路交通运行可靠性概率评价的必要性，分析了目前国内外有代表性的若干可靠度指标，如连通可靠度、运行时间可靠度、容量可靠度及畅通可靠度的计算方法及适用范围。并对可靠度指标在路网规划、交通管理、智能交通管理系统中的应用前景及未来研究重点进行了展望。     

异常事件下路网恢复可靠性研究

研究异常事件下路网的可靠性,对于建立有效的交通应急预案具有十分重要的作用.提出了异常事件下恢复可靠度的基本概念,并对恢复可靠度进行明确的界定.利用DYNASMART仿真技术分析了确定路网中事故持续时间、事故严重程度及平均饱和度对交通恢复时间的影响.在此基础上,利用DYNASMART仿真得到的数据建立了基于BP神经网络技术的交通恢复时间模型.提出运用Monte Carlo模拟技术计算恢复可靠度,并通过一个简单的算例对以上算法进行了验证.     

基于实测数据的路段可靠性近似算法研究

利用北京市快速路与主干路的流量与车速实测数据,分析交通流量的变化规律,拟合流量-速度关系;分别采用车速和流量计算可靠度与饱和度,得到欠饱和与超饱和状态下可靠度与饱和度之间的一一对应关系,从而建立可靠度与饱和度之间的关系模型;最后利用实测数据对该模型进行了验证,结果表明快速路最大误差为0．0885,主干路最大误差为0．0923．     

基于蒙特卡罗模拟方法的快速路运行时间可靠度研究

运行时间可靠度作为一个非常重要的概率测度参数能有效地评价交通网络的动态特性。在对运行时间可靠度的概念界定的基础上，分析了快速路运行时间可靠度的影响因素。提出了运用蒙特卡罗模拟方法计算运行时间可靠度，即采用蒙特卡罗模拟方法随机的对快速路入口的交通需求变量进行抽样，根据得到的样本值确定路径出行时间，然后对此出行时间进行检查，如果超过了规定的阚值，则认为不可靠，否则可靠。并通过一个算例对该模型进行了验证。最后指出了运行时间可靠度这一概率参数的应用前景。