不同交通状态下直左交通冲突模型研究

在分析直左冲突与交通流影响关系的基础上,依据信号交叉口周期时长、饱和车头时距、相位绿灯时间和交通冲突影响系数,计算实际交通流量与道路通行能力的比值,依据该比值对信号控制交叉口的交通状态进行划分。并选择碰撞时间(time to collision,TTC)指标作为交通冲突的判定指标,以全贝叶斯方法为基础,构建独立状态下单维泊松对数正态贝叶斯组合回归(Poisson logarithmic normal Bayesian combination regression,PLCR)直左交通冲突模型和不同交通状态下多维泊松对数正态贝叶斯组合回归(multidimensional Poisson logarithmic normal Bayesian combination regression, MPLCR)直左交通冲突模型,分析表明:MPLCR模型的精度是PLCR模型的2.2倍左右,MPLCR模型可定量分析不同交通流与交通冲突的影响;交通状态不同,直行交通流和左转交通流对直左交通冲突的影响结果不同。

考虑异质性的贝叶斯交通冲突模型

为了构建信号交叉口交通冲突模型,提取29个信号交叉口260h的交通冲突数据,考虑交通冲突异质性,构建了随机参数(RP-PLN)交通冲突模型和随机效应(RE-PLN)交通冲突模型,采用贝叶斯方法和马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)仿真对模型参数后验分布进行估计,利用方差信息准则和残差标准化决定系数对2种模型的拟合优度进行了比较。研究结果表明:2种交通冲突模型都可以有效处理交通冲突异质性;RP-PLN交通冲突模型的拟合优度优于RE-PLN交通冲突模型;当其他变量保持不变时,直行交通量增加1%可使直右交通冲突增加0.54%;右转交通量增加1%可使直右交通冲突增加0.65%;右转大车比例增加1%,直右交通冲突增加1.06%;物理渠化岛和标线渠化岛的设置可以分别使直右交通冲突降低18.9%和17.3%;设置加速车道可使直右交通冲突降低22.9%;右转半径增加1%,直右交通冲突降低10.5%;安装右转让行标志可使直右交通冲突降低16.5%;设置右转专用相位可使直右交通冲突降低29.8%。

基于交通冲突模型的信号交叉口渠化岛设置方法

为了优化信号交叉口渠化岛,提出了一种基于交通冲突模型的信号交叉口渠化岛设置方法;提取了昆明市20个信号交叉口交通冲突数据、交通流数据、交通控制方式数据和几何设计数据,采用贝叶斯方法,构建了贝叶斯固定参数交通冲突模型和贝叶斯随机参数交通冲突模型,分析了模型的拟合优度和显著影响因素;基于随机参数交通冲突模型,确定了期望交通冲突数计算公式;绘制了信号交叉口渠化岛设置标准曲线,给出了信号交叉口渠化岛类型选择流程。分析结果表明:随机参数交通冲突模型比固定参数交通冲突模型拟合结果更好;交通量(直行交通量和右转交通量)、渠化岛类型与右转设计要素(右转让行标志和右转半径)变量系数服从正态分布;每增加1%的直行交通量,交通冲突增加0.56%;每增加1%的右转交通量,交通冲突增加0.53%;4种类型渠化岛的设置可以使交通冲突分别降低12.75%、23.37%、16.18%、33.64%;右转让行标志可使交通冲突降低15.03%;右转半径增加1%,直右交通冲突降低1.72%。可见,基于交通冲突模型的渠化岛设置方法是可行的。

基于贝叶斯多元泊松-对数正态分布的交通冲突模型

为了构建信号交叉口直左交通冲突模型,利用计算机视频识别技术提取了温哥华市12个信号交叉口101h的交通冲突数据和交通流数据,考虑交通流状态对交通冲突的影响,用v/c(v为实际交通流量;c为基本通行能力)将交通流状态划分为4种场景。构建了多场景下基于多元泊松-对数正态分布的交通冲突模型和单一场景下基于单维泊松-对数正态分布的交通冲突模型,采用贝叶斯估计方法对模型参数的后验分布进行了推导,利用马尔可夫链蒙特卡罗仿真方法对模型参数进行了估计,分别利用方差信息准则(DIC)和模型期望方差对2种模型的拟合优度和精度进行了比较。研究结果表明:多元泊松-对数正态分布交通冲突模型拟合优度优于单维泊松-对数正态分布交通冲突模型;4种场景下,多元泊松-对数正态分布交通冲突模型拟合精度分别是传统单维泊松-对数正态分布交通冲突模型拟合精度的2倍、1.5倍、2倍和1.4倍;不同交通流状态下的冲突流量对交通冲突的影响具有差异性;若保持左转车流量不变,当直行车流量增加1%时,交通流状态场景为1,2,3,4下的直左交通冲突频次分别增加0.36%、0.56%、0.17%和0.78%;若保持直行交通流量不变,左转交通流量增加1%时,交通流状态场景为1,2,3,4下的直左交通冲突频次分别增加0.40%、0.67%、0.40%和0.51%。

信号交叉口右转渠化岛区域非机动车过街冲突

为科学评价信号交叉口右转渠化岛设置给非机动车过街带来的交通安全风险,实地采集了南昌市5个信号交叉口的视频,并提取了各交叉口右转渠化岛区域机非冲突数据、交叉口几何设计特征、交叉口渠化方式以及交通流特性等数据;采用改进型距离碰撞时间(time to collision,TTC)对交通冲突进行判定,共得到304起冲突事件;基于贝叶斯方法构建了考虑不同交叉口间异质性的随机效应冲突模型,对比了固定效应与随机效应负二项模型的拟合优度并分析了显著影响因素;基于随机效应模型,确定了期望机非冲突数计算公式,绘制了不同交通流情况下信号交叉口渠化岛设置标准曲线并提供了案例说明。研究表明:相比于固定效应模型,随机效应模型对机非冲突有更好的拟合效果;相比于无渠化岛交叉口,软渠化岛和硬渠化岛的设置会导致交通冲突分别增加38%和61.4%;右转机动车交通量、过街非机动车交通量和非机动车违法行驶数量每增加1%,将导致机非冲突分别增加0.85%、0.44%和0.18%;右转机动车平均速度每增加1%,将导致机非冲突减少2.5%。研究成果为定量化分析交通冲突影响要素提供了有效思路,可为右转渠化岛交通设计提供理论支撑。

互通立交分流区交通冲突预测模型

互通立交分流区存在频繁的变换车道现象,导致交通流运行紊乱、交通冲突频发。为分析互通分流区交通安全状况,首先分析车头时距及车辆变道位置等交通流特性与交通冲突的关系,然后采用间隙接受理论判别交通冲突区间,构建基于间隙接受理论的分流区交通冲突预测模型。结果表明：车辆变道位置与交通冲突地点存在显著相关性,均位于距基准点600 m以内和减速车道的前60 m路段;交通冲突临界间隙为2.21 s,基于间隙接受理论的交通冲突区间为（2.06 s,2.31 s）;分流区交通冲突预测模型预测结果与实际统计结果的相对误差在10%以下。减速车道长度以及分流比是影响交通冲突数的主要因素,可作为分流区交通安全改善方案的依据。

基于风险矩阵的干线公路弯道路段交通冲突风险评估模型

为评估干线公路弯道路段(AHBS)交通冲突风险,基于交通冲突前5 min集计交通流数据、冲突路段道路线形特征和行车环境数据,分别建立交通冲突可能性及严重度评估指标体系。集成运用随机森林模型和多层次模糊综合评价法分别确定交通冲突可能性和严重度等级,进而采用风险矩阵法确定交通冲突风险等级。以云南省元双干线公路为例进行验证。结果表明:基于随机森林模型的交通冲突可能性预测准确率达到84.21%,所提模型能有效评估AHBS交通冲突风险,为干线公路交通事故治理提供理论依据。

基于随机参数模型的平面信控交叉口非机动车左转设施安全分析

城市平面信控交叉口非机动车左转驾驶违法行为是路口发生交通事故的关键原因之一。针对非机动车左转现象,研究平面信控交叉口中非机动车的左转设施对信控交叉口交通安全性的影响。以盐城市平面信控交叉口为例,提取5个信控交叉口约50 h的视频数据,利用统计学的方法构建随机参数泊松交通冲突模型,分析左转非机动车的左转车速、左转交通量、左转间距、中心圈、机动车的左转导行线和交通冲突的关系。结果表明:左转车速、左转交通量、左转间距、中心圈4个变量系数估计结果参数服从正态分布;左转导行线、中心圈可显著降低交通冲突;左转车速、左转交通量和左转交通冲突呈现出显著正相关关系。