电动自行车穿行对公交乘客进出站行为的安全影响分析

为深刻认知公交乘客在横穿非机动车道进出公交站台过程中与纵向穿行的电动自行车形成的交叉型碰撞冲突的特征并探究冲突严重程度的影响因素,提出电动自行车穿行对公交乘客进出站行为的安全影响分析方法。首先,依据航拍获取的电动自行车和公交乘客运行轨迹,将公交乘客-电动自行车冲突划分为公交乘客避险、电动自行车避险、双方均避险等3类;然后在交叉型冲突特征分析的基础上,提出相对碰撞时间(TTR)指标,联合后侵入时间(PET)、安全减速度(DST)构建基于改进K-means聚类的冲突严重程度评价模型;最后分别从公交乘客和电动自行车视角提取5个冲突严重程度影响因素,建立基于BP神经网络的冲突严重等级预测模型,并对模型有效性进行检验。结果表明:速度差和相对速度对冲突严重等级的影响最大;电动自行车主动避险对冲突双方的运动状态影响最小,相对碰撞能量最低;所提冲突严重等级预测模型的计算结果与实际冲突等级具有较高符合度,能够在一定程度预测冲突严重程度。

基于多层次综合评价的公交运行瓶颈诊断

运行瓶颈诊断对公交发车时刻表调整和车辆调度优化具有重要意义。从公交乘客和公交运营企业的不同关切点出发,结合公交GPS和IC卡等实时运营数据,提出一种公交运行瓶颈诊断方法。在公交企业运营效益、公交乘客出行效率等因素分析的基础上,分别从站点层面提出公交车头时距、车辆延误度等运行评价方法,在线路层面构建公交行程时间与运输效益评价方法,以及基于站点、线路评价结果的线网层面综合分析方法。最后,利用案例获取的公交车位置、行驶速度、公交乘客数量等实时数据,以及公交站点、线路、线网和调度方案等静态数据,对所提方法进行检验。结果表明,公交运行瓶颈诊断结果与公交实际运行状况具有较高符合度,能够实时、有效反应公交运行状态,具有较好的工程实用价值。