综合交通信息对小汽车通勤出行链的影响研究

为了量化综合交通信息对小汽车通勤者的诱导效果,实施网络调查获取出行行为数据,分析了调查数据的统计特性,并对比有无综合交通信息时通勤出行链的时间、空间和结构特征,然后,基于SP数据建立通勤者在综合交通信息条件下出行选择行为的网络广义极值模型(NGEV模型),并利用BIOGEME软件包进行求解.通过分析参数标定结果,得到如下结论:综合交通信息下通勤者进行复杂出行链选择公共交通的概率更低,小汽车通勤出行链(私人交通模式)在泊位数充足的情况下转向其他交通模式的倾向性较明显.      

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考虑快速路主辅隔离带上设置公共交通站点时,站点乘降客流的过街行为对辅路机动车流的影响,构建了快速路过街设施设置条件的分析方法.首先,从辅路行人-机动车冲突点时空分离的角度,分析快速路过街设施的类型;其次,基于行人过街和车流消散理论,分析辅路无信号控制和有信号控制人行横道的通行能力,构建辅路无信号控制、有信号控制和立体过街设施设置条件的临界点计算模型,对主路立体过街设施引脚不同位置的辅路交通流进行分析,最终提出快速路行人过街设施的设置条件及其评价指标.并通过实例分析验证其有效性和实用性.     

出行方式与出发时间联合选择的分层Logit模型

基于随机效用最大化理论,选取出行者特征、行程特性与出行方式服务水平作为效用变量,以出行方式与出发时间作为选择肢,构建了出发时间位于下层与出行方式位于下层的2种居民出行NL模型。分析了北京市居民出行样本数据,并模拟了在早高峰时段对小汽车出行收取费用时,小汽车出行者出行行为的变化。计算结果表明:与传统MNL模型相比,NL模型具有更好的统计学特征,调整后的拟合优度由0.338增大至0.404;在2种NL模型中,出发时间位于下层的结构对样本数据的适应性更强;当早高峰时段小汽车出行收取费用为5元时,72.6%的小汽车出行者坚持原有出行方式与出发时间,22.4%的小汽车出行者坚持小汽车方式,但会改变出发时间,4.8%的小汽车出行者改用公共交通方式,但出发时间不变,仅0.2%的小汽车出行者同时改变出行方式与出发时间;当收取费用为10元时,51.7%的小汽车出行者坚持原有出行方式与出发时间,40.4%的小汽车出行者坚持小汽车方式,但会改变出发时间,7.9%的小汽车出行者改用公共交通方式,但出发时间不变;当收取费用为20元时,27.5%的小汽车出行者坚持原有出行方式与出发时间,60.6%的小汽车出行者坚持小汽车方式,但会改变出发时间,11.9%的小汽车出行者改用公共交通方式,但出发时间不变。     

基于灰局势理论的交叉口安全设计综合决策模型

道路信号交叉口作为城市交通网络的重要节点,因交通运行复杂,是交通事故的集中发生地.为了降低交叉口事故发生的概率,并综合平衡各方面因素,科学地进行交通安全设计尤为重要.在多个设计方案比选过程中,综合决策模型的优劣直接决定了交通安全改善设计的实施效果.应用灰局势决策理论,选取交通事故折减系数(CRF)、工程费用、对绿化的影响、交叉口延误4项指标,结合专家打分确定各指标的权重,建立交通安全设计综合决策模型,并以实际交叉口的交通安全设计为例进行实证性研究.      

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应用视频处理技术对行人交通进行研究和分析受到广泛的重视和发展,已成为智能交通领域的研究热点之一,而行人跟踪是行人交通采集系统的基础,是后续交通参数提取,行为分析的前提.本文提出一种基于Kalman滤波的行人跟踪方法.首先,利用改进的混合高斯模型提取背景,并采用HSV颜色空间模型和目标重构方法得到消除阴影后的前景图像.其次,进行行人的特征提取,得到融合行人位置特征和形状特征的运动模板.最后,采用Kalman滤波对行人的运动轨迹进行预测,将检测到的目标与预测结果匹配,得到行人的跟踪匹配矩阵,根据匹配矩阵判断合并和分离的发生.试验结果表明,该方法不仅可以准确跟踪多目标,而且可以有效解决遮挡问题,具有很好的适应性和鲁棒性.     

交通路网中重型柴油车油耗和排放多层次分析

利用车载尾气检测系统（PEMS）进行北京市交通路网中重型柴油车实时油耗、排放和行驶数据收集,并从微观、中观和宏观三个层次对动态交通网络中的油耗和排放规律及其影响因素进行深入分析. 行驶特征分析表明：重型柴油车在低、中速状态下行驶时间最长;在中速状态下行驶里程最长;同时匀速工况下的行驶时间和里程所占比例最高. 油耗和排放分析表明：重型柴油车（国III）平均油耗水平为18.6L／100km,NOx和PM污染水平分别为4.63g／km和0.087g／km. 其中在微观层次,高速和高加速是引起车辆瞬时高油耗和排放的主要原因;在中观层次,怠速和低速行驶是造成单位距离高油耗和排放的主要原因;在宏观层次,行驶里程是总油耗和排放评估的一个重要影响参数.     

考虑建成环境的电动自行车事故严重程度致因分析

为探究考虑建成环境影响下,电动自行车交通事故严重程度的影响因素,本文从事故属性、骑行者属性、对象车辆及驾驶员属性、道路属性及建成环境属性这5个方面,选取18个影响电动自行车交通事故严重性的潜在变量。在此基础上,构建考虑均值及方差异质性的随机参数Logit模型,利用边际效应量化显著变量对事故严重程度的影响差异。基于北京市近5年电动自行车事故抽样数据进行实证研究,结果表明：事故时段19:00-次日7:00、骑行者年龄大于40岁、重(大)型货车、到最近医院的距离增大及恶劣天气等因素会增加电动自行车事故严重程度。建成环境属性中,到最近医院的距离在死亡事故中的参数为服从正态分布的随机参数,路段及恶劣天气会增大其均值异质性,驾驶员年龄为(40, 60]岁会增大其方差异质性;其他属性中,一般城市道路在受伤事故中的参数为服从正态分布的随机参数,路段会增大其均值异质性。研究结果可以为降低电动自行车事故严重程度提供理论支撑。     

基于经济计量回归模型的车辆能耗分层抽样方法研究

随着车辆保有量的不断上涨,环境的不断恶化,控制车用燃油已成为北京市交通领域节能减排工作的重要措施之一.私人小客车作为车用燃油的主要用户,由于数量庞大,消费自主性较强,目前无法采用全样统计的方式获取其燃油消耗,仅能依靠抽样的方式,利用样本推算其整体燃油消耗.因此,为获取可靠的燃油消耗样本,准确反映全市私人小客车燃油消耗水平,明确能耗显著影响因素和设计科学的分层抽样框架成为了关键.本文利用北京市现有私人小客车能耗调查数据,通过构建计量回归模型分析私人小客车能耗关键影响因素;利用计量学中引入虚拟变量的处理方法,提出了分层抽样框设计原理和阈值划分模型,最终形成分层抽样框架.     

道路交通安全管理系统的研究与开发

为了提高道路交通安全管理的水平和效率,该文建立了基于地理信息的道路安全管理系统。针对目前道路交通安全的状况,进行了道路安全管理系统的总体设计,该系统由数据库及其管理系统、模型库及其管理系统、方法库及其管理系统、人机交互系统组成;进而利用近几年经过某城市的国道的道路属性数据和事故数据,建立了道路交通安全管理系统。该系统的实现,可以任意选取路段对事故进行致因分析和事故预测,并且可对道路上的安全性进行评价。分析、预测和评价的结果可在道路上直观显示。     

典型信号控制交叉口行人专用相位设置阈值研究

针对目前城市道路交叉口中人车混行现象,综合考虑效率与安全两方面因素,选取延误成本和冲突成本分别作为效率与安全的评价指标,构建有(无)行人专用相位信号控制模式的交叉口运行成本模型.模型的延误成本中,行人和非机动车延误考虑了信号延误、冲突延误以及绕行延误;冲突成本则基于交通冲突理论,以车头时距判断机动车与行人和非机动车是否发生冲突为指标,并根据机动车及行人和非机动车达到分布确定冲突概率.最后,通过北京市四道口交叉口验证了该模型的适用性,并基于遗传算法求得典型信号控制交叉口中行人专用相位设置的阈值在750~900人/h浮动,随着车流量的增长,行人专用相位的设置对行人流量的要求呈现先降后升的趋势.为城市道路交叉口信号配时设计提供了理论支撑,保障行人及非机动车安全、舒适、方便、尊严的出行.