城市慢行交通安全问题成因及对策研究

为改善城市慢行交通系统的安全性,分析了中国城市慢行交通系统的安全现状,从政策、规划、设计和管理以及慢行交通自身因素等方面研究了慢行交通事故的成因,基于冲突分析的方法,从交通组织、交通安全设计及交通管理等方面提出了道路路段和交叉口的设计和管理对策。研究表明,交通设计的优化是改善慢行交通安全的有效途径,并可从规划、管理和执法等方面采取措施进一步提高慢行交通安全,研究成果可为城市慢行交通系统设计和运行管理提供参考。     

基于活动分析法的城市慢行交通出行行为

提出了基于活动分析法建立慢行交通出行二元Logit选择模型,根据慢行出行方式的特性,对慢行活动类型进行划分,确定慢行活动选择的影响因素。通过对影响因素变量的计算,得到各影响因素在不同慢行活动类型下的慢行交通方式选择概率。研究结果表明:各种影响因素对慢行活动的选择有不同程度的影响;在弹性需求和短途交通活动条件下,慢行交通出行具有较大的优势。以陕西省渭南市慢行交通出行现状调查数据为例完成实证分析,表明慢行交通行为研究中应用活动分析法是可行的。     

城市慢行交通现行问题及应对策略研究

为了推广"以人为本,绿色出行"的交通理念,解决城市交通拥堵带来的一系列问题,加速慢行交通和快速交通的和谐发展,本文根据慢行交通的定义和特点,分析了当前发展慢行交通存在的问题,并提出了几点关于加速发展慢行交通、减缓高峰小时内城市道路交通压力的建议。     

徐州市主城区慢行交通研究

城市慢行系统承载着人们日常出行的主要交通要求,慢行空间对城市健康发展的影响也越来越大.近年来,我国很多城市也相应编制了慢行系统规划,但是仍旧存在忽略人性维度的普遍问题.该文通过对徐州主城区慢行出行特征、需求、居民慢行交通意愿和满意度进行调查,分析了徐州主城区慢行交通系统存在的问题.针对徐州主城区慢行系统现状和发展定位,提出了徐州主城区慢行系统空间划分和慢行空间的优化手段,为今后的徐州城市慢行交通发展提供借鉴.     

霍山县城市综合交通规划

文章对安徽省霍山县城市交通现状进行了分析,重点对城市交通发展战略、对外交通、城区道路、静态交通、公共交通、慢行交通及交通堵点改善进行了介绍。     

考虑慢行交通影响下的交通微循环路网优化设计

为减少实行交通微循环过程中日益增加的对区域内居民生活和出行交通的不良影响,以最小化道路连通性、最小化慢行交通的出行时间、最小化环境污染和最小化道路饱和度为优化目标,考虑干道路网饱和度约束、慢行交通平均限速值约束、慢行路网密度约束,建立了多目标区域交通路径优化的双层规划模型。利用遗传算法进行求解,采用轮盘赌选择算子和非均匀变异算子进行操作,得到了最优的微循环路网优化组织方式。通过算例分析,与实行微循环前的路网相比,实行微循环后的路网饱和度明显下降,减小了对街区内的居民影响和生态环境破坏,得到了一个合理的街区交通微循环网络。     

寒地慢行交通空间中的人性化实践研究——以《呼和浩特如意总部交通组织及慢行系统规划设计》为例

目前,我国的慢行交通系统建设尚未摆脱以车为本的思维模式,也缺乏对人的理解与尊重,忽视了作为城市主体的人对城市交通环境的需求.基于寒地城市慢行变通空间的特殊性,本文结合工程实例,探讨如何在结合自然本底、人文传统以及“人本关怀”的人性化理念下,赋予慢行交通空间锻炼、休闲以及游憩等多种功能.通过慢行专用道以及无障碍设施,将交通空间的整治、抵御寒地气候的人性化设计、以及人性化的特色景观空间打造相结合,以实现从“车性”回归“人性”的慢行交通空间的构建.     

太原市旧居民小区交通组织优化与仿真

太原市旧居民小区道路狭窄,交通组织管理未能与时俱进,交通问题突出.以老军营小区为研究对象,基于道路分级管理、单向交通、宁静化社区、慢行交通系统等理念,结合小区经济实力及实施可行性对小区的动、静态交通系统进行了组织优化设计,并通过交通仿真验证其合理性.     

新型城镇化背景下绿色交通的发展对策

 通过分析绿色交通当前的发展态势，结合国内外发展的实际情况以及新型城镇化发展的要求，从宏观、中观、微观3个层面分析了绿色交通发展面临的挑战。提出绿色交通的发展应该关注各城市、各地区的差异化特征，并需要在不断应对新技术挑战的基础上，全面提升交通与用地布局的协调性，同时应全力优化交通结构，关注细节，建立"公共交通+慢行"主导的交通模式。     

基于多尺度地理加权回归模型的城市道路骑行流量分析

居民对城市慢行交通的服务品质需求不断提高,然而传统的慢行系统研究多关注大尺度和既有道路,无法充分满足城市街区慢行系统发展需求。以此为背景,该文提出了基于空间设计网络分析（spatial design network analysis,sDNA）的多尺度地理加权回归模型（multi-scale geographically weighted regression,MGWR）,考虑土地开发利用情况、道路路网结构和周边公共交通状况对路段自行车流量的影响,对城市道路骑行流量进行分析。通过对京张铁路沿线区域内共享单车出行数据分析,结果表明：该模型相较于经典地理加权回归模型和多元线性回归模型,有更好的回归效果,拟合优度R²分别提高0.087和0.113。最后,借助该模型数据分析影响骑行流量的主要因素及其作用尺度范围,拓展了基于定量分析方法的慢行交通规划维度。     

黄灯信号与交通安全

现有交通法规对车辆遇到黄灯时是否允许通行仍然没有定论. 这直接导致了众多驾车人在面对黄灯信号时的反应不一, 对道路交通及安全产生了诸多负面影响. 通过分析车辆行驶中的人-车系统特性, 揭示了交通黄灯信号的重要作用. 此外, 从两个不同视角对黄灯信号的通行权展开论述, 并对黄灯信号合理的持续时间等参数进行了案例设计, 由此得出车辆在行驶过程中遇到黄灯可以通行的结论.     

基于长短时记忆网络的Encoder-Decoder多步交通流预测模型

交通流序列多为单步预测.为实现交通流序列的多步预测,提出一种基于编码器解码器(encoder-decoder,ED)框架的长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)模型,即ED LSTM模型.将自回归滑动平均、支持向量回归机、XGBOOST、循环神经网络、卷积神经网络、LSTM作为对照组进行实验验证.实验结果表明,当预测时间步长增加时,ED框架能够减缓模型性能的下降趋势,LSTM能够充分挖掘时间序列中的非线性关系.除此之外,在单变量输入的情况下,在PEMS-04数据集上,当预测时间步长为t+1到t+12的12个时间步时,ED LSTM模型的均方根误差(root mean squard error,RMSE)及平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别下降0.210～5.422、0.061～0.191.相较于单因素输入,多因素输入的ED LSTM模型在12个预测时间步长下,RMSE、MAE分别下降0.840、0.136.实验证明了ED LSTM模型能够有效地用于交通流序列的多步及单因素、多因素预测任务.     

交通瓶颈处局域密度时间序列的长程相关性

【目的】为研究交通相的相关特性,对交通瓶颈处的交通数据作长程相关性分析。【方法】利用元胞自动机建立含有局部缩减道路的三相交通流KKW模型,对交通瓶颈处3个交通相的流量、速度及密度的时间序列进行研究:分别应用R/S分析方法和去趋势涨落分析(DFA)方法对交通瓶颈附近局域密度的时间序列作长程相关性分析,并与交通流元胞自动机NaSch模型的长程相关性分析结果进行比较。【结果】交通同步流的局域密度具有长程相关性,在自由流和宽运动堵塞时对应的局域密度时间序列具有长程反相关。而NaSch模型模拟的局域密度序列无论是自由流还是交通拥堵都呈现长程反相关。【结论】交通瓶颈处呈现交通同步流,且交通同步流具有长程相关性。     

基于细胞自动机理论的交通流模拟模型

以细胞自动机理论为基础,结合我国城市道路情况及交通流特性,把车辆在路段上运动的变化规律表述为细胞自动机的演变规则,建立了基于细胞自动机理论的交通流模型,标定了细胞长度和最大速度等参数,继而提出了反映车辆在路段上自由驶、跟驰行驶和减速行驶等交通行为的细胞自动机规则,并对各种规则进行了详细说明。     

基于运动学的高速公路汽车慢行对交通量的影响分析

提出了高速公路汽车慢行对交通量的影响问题，构建了高速公路交通状态模型，并作了交通特性分析。从运动学的角度对高速公路汽车慢行对交通量的影响程度作了理论计算，说明了高速公路限制最低速度和分道限速的必要性，并给出了开展广泛宣传和严格执法的建议。     

行人交通参数提取算法改进与处理系统研发

为了解决行人交通参数获取困难、精度低等问题,需要开发出一套高精度、高效率和强抗干扰性的行人交通参数提取系统。首先,基于视频流中运动目标时空一致性的原理,采用运动目标梯度方向直方图(HOG)特征提取算法对视频流进行分割;其次,对运动目标特征进行分析并提取特征向量,建立反向传播(BP)神经网络对运动目标进行训练和分类,实现对运动目标的检测和识别;然后,利用MATLAB软件平台,开发了能够对行人流量、速度和时距等数据进行快速处理与准确分析的系统。最后,进行了实例测试。结果表明:检测系统的参数提取精度能达到90%以上,高于现有算法的提取精度。同时,系统有较强抗环境干扰性,提取效率和数据处理功能效果较理想。     

开放边界双车道混合车辆交通流的研究

在NaSch模型的基础上,引入转道规则,建立了开放边界双车道混合车辆交通流模型．计算机数值模拟结果表明：混合车辆交通状态可分为快车特性区、准慢车特性区和慢车特性区,车辆混合比例对混合车辆交通流有重要的影响．     

交通监控系统中基于多源信息融合的运动阴影检测

针对目前运动提取算法常将运动阴影错误检测为前景目标的问题，提出了一种交通监控系统中基于多源信息融合的运动阴影检测算法．在颜色空间中利用亮度、色度和边缘信息检测阴影的可能区域，使用逻辑“与”操作融合多源检测结果得到最终的阴影区域．与其他算法相比，新算法能更好地区分前景尤其是暗色前景及其阴影，提高了阴影区域的检测精度，更准确地实现了运动目标的提取．仿真实验表明，对不同颜色和尺寸的前景引起的阴影，算法都能鲁棒地分离目标及其阴影区域，前景提取效果好．