基于安全可提高空间的事故多发信控交叉口判别

贝叶斯安全可提高空间判别方法通过计算贝叶斯方法估计的事故数与具有相同道路交通特征地点的事故期望的差值,对事故多发信控交叉口进行判别;差值越大,表明安全改善潜能越大.贝叶斯方法结合事故观测值和具有相同道路交通特征地点的事故期望估计事故数,消除了事故观测值的随机波动特性.基于全贝叶斯安全可提高空间方法判别上海市事故多发信控交叉口,并与事故绝对数方法、经验贝叶斯方法、全贝叶斯方法、经验贝叶斯安全可提高方法的判别结果进行对比,发现该判别方法最优.     

基于TCT的平面交叉口灰色聚类评价方法

交通冲突技术是一种非事故统计评价方法,是以大样本、快速、定量研究评价交通安全现状与改善效果的特点而异于传统的事故统计评价方法.本文应用交通冲突技术,引入交通冲突与混合当量交通量的比值(TC/MPCU)作为评价指标,提出对以时均交通冲突和交通量数据为依据的交叉口进行安全评价的交通冲突灰色聚类评价法.并以某市5个相似交叉口的实测TC/MPCU值加以验证.     

考虑严重程度的城市道路交叉口事故密度空间分布

为探究城市道路交叉口交通事故的空间分布特征,找出影响事故严重程度的关键因素,基于哈尔滨市城市道路交通事故数据库,获得有效交叉口事故样本1 758起,并提取9类事故特征.采用密度分析方法,分别获得考虑路网密度、交叉口密度、严重程度的事故密度空间分布特征,并将其可视化显示.将事故严重程度分为死亡事故和非死亡事故2类,选择事故严重程度预测效果最好的随机森林算法分别对整个城市区域、低密度区域和中高密度区域影响交叉口事故严重程度的因素排序.结果表明：考虑路网密度、交叉口密度和事故严重程度时,交叉口事故空间分布呈现一定的差异性;对于整个城市区域、低密度区域和中高密度区域,季节和天气情况均为事故严重程度的主要影响因素,交叉口类型、事故形态和时段分别为3类区域的主要影响因素.     

基于条件自回归模型的城市宏观安全分析

基于上海市外环以内263个交通分析小区的事故、道路、交通、土地利用数据,在交通分析小区层面建立贝叶斯负二项条件自回归模型,分析事故在交通分析小区层面的显著影响因素.结果表明,主、次干道长度的增加会显著增加交通分析小区内的事故数量;道路网密度、交叉口数量与小区事故数具有显著正相关性;随着客车产生量的增加,事故数量增加;土地利用强度高,相应的事故数量增多.     

周期与流量对交叉口排放和延误的影响

考虑车辆到达类型(可表征交叉口信号联动质量),基于交通波理论重构交叉口车辆运行轨迹,进而应用机动车比功率模型(VSP)开发了信号控制交叉口排放估计算法,并结合HCM 2010延误模型,分析了不同到达类型下信号周期和流量对交叉口排放及延误的影响及排放和延误的博弈关系.结果表明,在相同条件下,交叉口联动质量越好,交叉口车均排放和延误越小;周期增大,车均排放减小,延误先减小后增大,其中,交叉口联动质量越好,基于延误最小的最优周期越大;车均排放对流量的变化较不敏感,而延误受流量影响较大.     

双车道公路交通安全性预测基础模型

在调研和采集双车道公路的事故、线形、交通等数据的基础上,应用统计分析方法,建立了直接表征我国双车道公路的事故与影响要素之间关系的交通安全性评价的定量方法．根据沿线土地利用情况,将一条路分为普通路段、村庄路段、交叉口路段．分别建立了普通路段和村庄路段的总事故数、一般以上事故数、路侧事故数、追尾事故数、碰撞事故数,以及交叉口路段总事故数的预测基础模型．     

基于交通冲突技术的交叉口安全评价

交通冲突技术是交通领域新兴的一种非事故统计技术,文章采用该技术,以典型时段冲突数与当量交通量的比值作为评价标准,对城市交叉口的安全状况进行定量评价,结合混合模糊聚类算法进行聚类分析,得到镇江市镇大公路上8个交叉口安全评价结果;结果符合实际情况,表明该方法可行.     

面向城市交通事故的多节点自组织信号控制优化

城市道路发生交通事故后,事故区会形成通行瓶颈,若上游汇入事故区的车流不加以管控,则会导致车流在瓶颈区形成排队,甚至造成排队溢流、拥挤扩散.针对此问题,本文在获取事故路段通行能力和上游交叉口车辆流量流向的基础上,基于交通流均衡原理,构建事故点上游多节点交叉口分级截流的信号控制优化模型,以限制上游汇入事故点的交通量,同时在模型中考虑上游截流交叉口进口道的饱和度、排队长度、截流时长和主要截流路线,防止拥堵转移并减小调控交叉口的范围.案例仿真表明：该模型能够有效抑制事故点的排队长度,避免拥堵扩散,使路网平均车速提升20.54%,平均单车延误降低24.83%,且不会对周边路网造成较大负担.研究成果可为交通事故拥堵治理提供决策依据和方法参考.     

基于随机效应模型的交叉口事故碰撞类型建模

考虑交叉口不同进口道之间的差异性,在进口道层面对不同碰撞类型事故分别建立随机效应模型,通过在负二项模型中引入随机效应项来考虑交叉口不同进口道之间的空间相关性.模型参数采用全贝叶斯方法进行估计.结果表明:不同碰撞类型事故的影响因素不同,且同一影响因素对不同碰撞类型事故的影响程度也存在显著差异,验证了区分碰撞类型进行事故建模的必要性.随机效应项在各模型中均显著,表明交叉口不同进口道之间事故频率存在显著的空间相关性.     

基于视认性的二级加宽公路交叉口安全改善

本文总结分析二级加宽公路交叉口事故形态及原因,针对交叉口视认性不明显的特点,根据驾驶员视认特点及错视觉原理提出了改善措施.改善方案在视觉上可提高交叉口的可识别性,提醒驾驶员注意安全驾驶和降低车速,以提高公路交叉口的安全性.     

相邻交叉口关联度分析研究及其应用

通过分析相邻交叉口间距、路段交通量、以及交叉口信号配时参数对相邻交叉口关联性强弱的不同影响,提出一个对相邻交叉口之间关联性进行定量化描述的交通参量——相邻交叉口关联度,并对其计算方法与科学合理性进行详细论述。利用相邻交叉口关联度分析方法,进一步给出多交叉口组合关联度的定义与计算公式,并制定新的基于关联度分析的协调控制子区划分原则,为建立定量化分析的控制子区动态划分理论提供了一条科学有效的新途径。     

相邻交叉口关联度分析及建模

确定相邻交叉口的关联度并建立相应的关联度模型.通过分析相邻交叉口周期、协调相位流量、转弯比例,距离等影响交叉口关联度的因素,确定周期、转弯比例、交叉口间距作为评价交叉口关联度的主要参数,进而结合交通流相关理论,建立了相邻交叉口关联度计算模型,通过关联系数的大小确定相邻两交叉口的关联程度,并对所建立模型进行了应用.结果表明,论文所建立的模型能够对相邻两交叉口的关联程度进行描述.     

相邻交叉口关联度分析及其应用

通过分析相邻交叉口间距、路段交通量以及交叉口信号配时参数对相邻交叉口关联性的影响,提出一个对相邻交叉口之间关联性进行定量化描述的交通参量--相邻交叉口关联度,并对其计算方法与科学合理性进行了论述,进一步给出了多交叉口组合关联度的定义与计算公式,并制定了新的基于关联度分析的协调控制子区划分原则.     

基于关联度分析的协调控制子区划分方法研究

利用交叉口关联度量化分析方法,给出了相邻交叉口关联度与多交叉口组合关联度的计算公式.通过定义控制子区划分方案的解集空间、约束条件与评价准则,建立了协调控制子区划分模型;采用子区划分层扩散算法实现对控制子区划分方案的分析评价,给出了一套完备的控制子区划分流程.通过算例分析,对基于关联度分析的协调控制子区划分方法进行了细致阐述.     

考虑关联交叉口排队长度的干线协调相位差模型

为减少干线车辆延误与停车次数,将干线相邻交通信号连接起来进行协调控制。基于相邻交叉口交通流的到达特性,分析干线协调控制的内在机理。依据车流到达类型,将车队头车绿灯到达情况下的交叉口延误分为车队尾部受阻与车队不受阻两种类型。分析关联交叉口的排队特性,将排队长度引入延误计算过程,建立了四种干线协调控制相位差模型。选取青岛市珠江路干线五个相邻信号交叉口进行模型验证,得出相邻交叉口相位差与延误的相关关系,确定了使车辆延误最小的相位差。结果表明,基于排队特性的相位差模型在干线协调控制中具有一定的可行性与实用性。     

基于动态协方差建模的纵向数据特征筛选方法

为了使统计分析有效进行,特征筛选问题在超高维领域已被众多学者广泛研究;针对现存特征筛选方法不 能灵活处理超高维纵向数据的组内相关性问题,提出一个基于动态协方差建模的迭代特征筛选方法,并称之为迭代的动态特征筛选方法;在每次迭代过程中,均使用修正的 Cholesky 分解代替静态协方差矩阵建模方法对纵向数据的组内协方差矩阵进行动态建模,获得灵活的组内协方差矩阵估计,然后将所得估计代入广义估计方程中,并基于广义估计方程特征筛选方法的思想建立特征筛选准则进行筛选,最后当迭代算法收敛时得到最终的筛选子模型;引入随机模拟和酵母细胞周期循环基因表达数据集对迭代的动态特征筛选方法和基于广义估计方程的特征筛选方法以及其他 2 个经典的独立特征筛选方法进行测试,结果表明:迭代的动态特征筛选方法不仅可以快速地筛选出重要协变量,而且还能够更加灵活地处理纵向数据的组内相关性,拥有更高的筛选精度。     

基于GEE平台的1990—2019年松涛水库水体面积时空变化

为了准确掌握松涛水库水体面积动态变化,保证区域用水安全,实现水资源的可持续利用,通过选用Landsat系列遥感数据,利用GEE(Google Earth Engine)云平台研究了1990—2019年松涛水库水体面积的时空变化。结果表明:1990—2019年间,松涛水库水体面积的年际变化波动较大,整体呈先下降后上升的趋势,而水体面积的月际变化表现出显著的季节性变化规律;研究期间,松涛水库拥有66.43 km~2的永久性水体,出现水陆交替现象的区域主要集中在水库的边缘区域;月降水量、月平均温度分别与松涛水库水体面积表现出显著的负相关关系,而在年际尺度上气候因素与水体面积无明显的相关性,但随着年降水量的增加,水库下一年度的水体面积明显增大。可见GEE云平台可用于连续时间序列、大范围的水体动态变化监测。     

山地城市交叉口车辆纵行运行特性

为研究车辆在山地城市道路交叉口停车减速阶段的运行特性,利用无人机采集了某山地城市道路交叉口的高空视频数据。基于云平台DataFromSky AI,采用Lucas-Kanade和背景差分等算法提取视频中车辆的速度和加速度等数据。按照不同坡度类型,分析停车减速过程中速度变化特征、停车点位置分布规律等运行特性。结果表明：在不同坡度路段,越靠近停止线的车辆其截面初速度越大,离散程度越高;停止线位置处的速度均与停车距离具有较强的正相关性;上坡路段车辆截面初速度、减速率和速度降幅均小于下坡路段;车辆与停止线距离越近,其停车位置点分布越集中;下坡路段车辆停车点位置更分散,分布的区间也较大,停车距离也逐渐增大。本次研究结果可以为山地城市道路交叉口仿真模型参数标定与修正等方面提供理论支撑和数据支持。     

基于轨迹数据的信号交叉口排队长度估计

排队长度是信号交叉口最重要的性能指标之一,也是信号交叉口配时优化的关键参数。对于一些偏僻的路口或者固定检测器损坏的交叉口,由于无法获取准确的排队长度信息而无法了解交叉口的实时状态。针对以上情况,提出通过浮动车轨迹数据来估计信号交叉口的排队长度,通过对轨迹数据的分析,建立了基于浮动车集群队列的排队长度估计模型,利用排队长度估计模型可以实现交叉口排队长度的估计。通过SUMO仿真获取早高峰、晚高峰、平峰流量下输入下的浮动车轨迹数据,分别采用早高峰、晚高峰、平峰流量下时间间隔为2、4、6、8、10 s和渗透率为5%、10%、15%的数据集对模型进行验证。验证结果表明,所建立的模型可以较为准确地估计交叉口的排队长度。与相关方法的对比结果表明,在早高峰流量下和晚高峰流量下,所建立的模型误差更低,不同的时间间隔和渗透率下比不考虑集群车队的精准度平均提高约12%,即使在平峰流量、时间间隔大、低渗透率场景下,所建立的模型估计的排队长度误差仍在可接受范围内。相关的研究成果将为交叉口的交通状态评估以及信号配时优化提供支撑。     

信号交叉口碰撞冲突分析及风险评估模型研究

针对信号交叉口的安全风险问题,对银川市3个城市交叉口的交通冲突情况进行了比较分析,指出有全红清空间隔交叉口的正交直角碰撞明显低于无全红清空间隔的交叉口.进一步利用4个设置和4个没有设置全红清空时间的交叉口每年平均发生的正交直角碰撞次数y和闯红灯违规比率nRLV以及速度离差vSD,开发了交叉口的正交直角碰撞风险评估模型.采用多元线性回归分析,给出了该模型的具体数学描述及风险评估分析,在设置全红清空时间的交叉口,nRLV的系数只有0.029,对交通安全风险没有实质的影响.在没有设置全红清空时间的交叉口,nRLV的系数为2.620,对正交直角碰撞有显著的影响.这说明,设置全红清空时间能有效地减少信号交叉口的正交直角碰撞.