基于生存分析的信號(hào)交叉口非機(jī)動(dòng)車穿越行為研究.pdf

1、機(jī)動(dòng)車與非機(jī)動(dòng)車的混合交通是當(dāng)前我國(guó)城市交通的主要特征，也是造成我國(guó)城市交通擁堵和事故頻發(fā)的一個(gè)重要原因。非機(jī)動(dòng)車出行靈活、準(zhǔn)時(shí)性高，是解決中短距離出行和接駁換乘的理想交通方式，作為符合我國(guó)國(guó)情并擁有廣泛群眾基礎(chǔ)的代步工具，在現(xiàn)階段依然具有不可替代性。以前的非機(jī)動(dòng)車主要指人力自行車，近年來(lái)隨著技術(shù)的發(fā)展，電動(dòng)自行車的使用已越來(lái)越普遍。與人力自行車相比，電動(dòng)自行車可到達(dá)的距離更遠(yuǎn)，速度更快，但伴隨的交通隱患也更高，這給我國(guó)城市交通帶來(lái)了一

2、些新的問(wèn)題。此外，非機(jī)動(dòng)車是一種健康、環(huán)保、低能耗的出行方式。發(fā)展城市非機(jī)動(dòng)車交通是預(yù)防和緩解交通擁堵、減少大氣污染和能源消耗的重要途徑之一，關(guān)系人民群眾的生產(chǎn)生活和城市可持續(xù)發(fā)展。
　　然而，城市交通中，非機(jī)動(dòng)車是一個(gè)相對(duì)弱勢(shì)的群體，涉及到非機(jī)動(dòng)車的交通事故比重一直居高不下。非機(jī)動(dòng)車交通事故中，闖紅燈違規(guī)是導(dǎo)致事故發(fā)生的主要原因，由于較差的法律約束和人們較低的安全意識(shí)，當(dāng)前非機(jī)動(dòng)車的闖紅燈行為在我國(guó)極為普遍。目前，研究信號(hào)交叉口

3、非機(jī)動(dòng)車闖紅燈行為的文獻(xiàn)很少，更鮮有文獻(xiàn)運(yùn)用生存分析方法來(lái)分析非機(jī)動(dòng)車闖紅燈行為。生存分析的優(yōu)點(diǎn)是可以考慮刪失數(shù)據(jù)，并能將事件的結(jié)果和出現(xiàn)此結(jié)果所經(jīng)歷的時(shí)間結(jié)合起來(lái)分析，非常適合用來(lái)研究信號(hào)交叉口闖紅燈行為。據(jù)此，本論文結(jié)合當(dāng)前我國(guó)交通的特點(diǎn)，以非機(jī)動(dòng)車為主要研究對(duì)象，基于生存分析方法，重點(diǎn)分析城市干道信號(hào)交叉口非機(jī)動(dòng)車的穿越行為，揭示信號(hào)交叉口非機(jī)動(dòng)車騎行者的違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)、等待忍耐時(shí)間及其關(guān)鍵影響因素，并對(duì)特殊的管控措施進(jìn)行評(píng)價(jià)。具體來(lái)講

4、，本論文的主要工作如下:
　　(1)非機(jī)動(dòng)車穿越行為的實(shí)證調(diào)研。通過(guò)選取典型城市干道信號(hào)交叉口對(duì)非機(jī)動(dòng)車穿越行為進(jìn)行實(shí)地拍攝，獲取基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。分析非機(jī)動(dòng)車和行人穿越信號(hào)交叉口過(guò)程中的等待時(shí)間分布、等待區(qū)域空間分布、運(yùn)行軌跡、運(yùn)行速度、穿越間隙等，揭示信號(hào)交叉口自行車、電動(dòng)車與行人的微觀行為差異。結(jié)果表明電動(dòng)車的違規(guī)率明顯高于行人和自行車;來(lái)自兩側(cè)非機(jī)動(dòng)車的違規(guī)率明顯高于直行到達(dá)的;行人不等待直接違規(guī)的比例顯著低于自行車和電動(dòng)車;違規(guī)

5、者中行人的等待時(shí)間明顯比自行車和電動(dòng)車長(zhǎng)，電動(dòng)車運(yùn)行速度比自行車和行人的快，而穿越的安全界限則比自行車和行人小。
　　(2)非機(jī)動(dòng)車騎行者的等待忍耐時(shí)間分布規(guī)律?；趯?shí)證調(diào)研數(shù)據(jù)，建立信號(hào)交叉口非機(jī)動(dòng)車穿越前的等待忍耐時(shí)間持續(xù)模型，對(duì)紅燈期間到達(dá)的非機(jī)動(dòng)車在穿越前的等待忍耐時(shí)間進(jìn)行估計(jì)，探索不同等待時(shí)間下非機(jī)動(dòng)車闖紅燈違規(guī)率的分布。結(jié)果表明隨著等待時(shí)間的增加，非機(jī)動(dòng)車的違規(guī)概率逐漸增大，18.2％的騎行者幾乎不等待就直接闖紅燈違規(guī)

6、;20.6％的騎行者愿意等待時(shí)間120s，甚至更長(zhǎng)。并指出對(duì)刪失數(shù)據(jù)的不當(dāng)處理會(huì)導(dǎo)致明顯高估非機(jī)動(dòng)車騎行者的闖紅燈違規(guī)率。
　　(3)非機(jī)動(dòng)車闖紅燈行為的Cox風(fēng)險(xiǎn)模型及其影響因素分析。構(gòu)建非機(jī)動(dòng)車騎行者等待忍耐時(shí)間的Cox風(fēng)險(xiǎn)模型，運(yùn)用調(diào)查數(shù)據(jù)對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，系統(tǒng)地分析各個(gè)潛在因素對(duì)騎行者的違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)和等待忍耐時(shí)間的影響。結(jié)果表明交通方式、等待位置、高峰期、從眾行為和機(jī)動(dòng)車流量等對(duì)非機(jī)動(dòng)車闖紅燈行為有顯著影響。電動(dòng)車騎行者比自

7、行車的違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)更高，愿意等待的時(shí)間更短;等待位置越靠前（靠近路）違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)越大;平峰期的違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)大于高峰期;正在違規(guī)的人越多，機(jī)動(dòng)車流量越小，則非機(jī)動(dòng)車騎行者越容易違規(guī)，等待時(shí)間越短。并指出建立的Cox風(fēng)險(xiǎn)模型可用來(lái)預(yù)測(cè)或評(píng)估這些交通運(yùn)營(yíng)、管理和政策的變化對(duì)非機(jī)動(dòng)車闖紅燈行為的影響。
　　(4)非機(jī)動(dòng)車通勤者的安全穿越可靠性建模與分析。運(yùn)用可靠性思想和加速風(fēng)險(xiǎn)模型理論，結(jié)合非機(jī)動(dòng)車穿越問(wèn)題，建立非機(jī)動(dòng)車通勤者的安全穿越可靠性模型，基

8、于實(shí)證數(shù)據(jù)，找出最優(yōu)可靠性模型的數(shù)學(xué)形式，并揭示影響通勤者安全穿越可靠性的關(guān)鍵因子。進(jìn)一步把非機(jī)動(dòng)車通勤者分為等待者和不等待者兩類，分別探討了他們的安全穿越可靠性問(wèn)題。結(jié)果表明在各個(gè)潛在影響因素中，騎行者的等待位置、來(lái)自方向和從眾行為等行為特征因素是影響非機(jī)動(dòng)車通勤者安全穿越可靠性的最主要因素;Gompertz模型最適合用來(lái)擬合非機(jī)動(dòng)車等待人群的安全穿越可靠性問(wèn)題。
　　(5)交通協(xié)管的管控效果評(píng)價(jià)。通過(guò)運(yùn)用Logistic模型、