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城市基本路段混合非机动车交通流特性研究

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摘要

第1章 绪论

1.1 课题来源

1.2 研究背景及意义

1.3 国内外研究现状

1.3.1 非机动车交通研究的基本现状

1.3.2 混合非机动车交通流速度特性

1.3.3 混合非机动道路通行能力

1.3.4 两轮乘用车当量换算系数

1.3.5 混合非机动车交通流模型

1.4 本文研究思路与研究内容

1.5 本文创新点

第2章 混合非机动车交通流统计特征

2.1 交通特性调查

2.1.1 调查路段特征

2.1.2 数据采集方法

2.1.3 样本数据特征

2.2 交通出行特征

2.2.1 三类车辆尺寸

2.2.2 运行车辆特性

2.2.3 骑行者性别特性

2.2.4 骑行者年龄特性

2.2.5 车辆载人或载物特性

2.3 交通流特征

2.3.1 非机动车流饱和车辆数

2.3.2 非机动车流运行速度

2.3.3 非机动车流三参数关系

2.4 本章小结

第3章 混合非机动车交通流速度特性

3.1 混合非机动车流速度分布模型

3.1.1 车速的基本概念及分布模型

3.1.2 混合高斯分布与EM算法

3.1.3 混合非机动车速度分布拟合分析

3.2 混合非机动车流车速离散性分析

3.2.1 车速离散的定义与描述参数

3.2.2 归一化离散度的影响因素

3.2.3 变异系数的影响因素

3.3 电动自行车超车率影响因素模型

3.3.1 超车次率及其影响因素

3.3.2 超车次率影响因素模型

3.3.3 各路段模型结果与讨论

3.4 本章小结

第4章 混行非机动车道通行能力

4.1 基本概念

4.1.1 道路通行能力

4.1.2 车辆等效当量

4.2 通行能力估算

4.2.1 通行能力估算方法

4.2.2 通行能力估算结果

4.2.3 影响因素分析

4.3 等效当量估算

4.3.1 等效当量估算方法

4.3.2 等效当量标定

4.3.3 标定结果分析

4.4 本章小结

第5章 混合非机动车交通流模型

5.1 非机动车交通流三参数关系

5.2 基于Logistic模型的宏观交通流模型

5.2.1 Logistic三参数模型

5.2.2 参数标定与分析

5.2.3 模型参数讨论

5.2.4 拟合结果分析

5.3 基于CA模型的微观交通流模型

5.3.1 CA模型介绍

5.3.2 两种模型仿真结果

5.3.3 两种模型对比分析

5.4 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 工作总结

6.2 创新成果

6.3 研究展望

参考文献

简历及发表的论文

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摘要

随着电动自行车在我国城市居民出行比例中的逐年增长以及传统自行车出行比例的逐年减少,许多城市的电动自行车出行量已经超过了传统自行车出行量。在非机动车道内电动自行车与传统自行车的混合行驶形成了混合非机动车交通流。它的出现使得城市道路交通变得更为复杂,给城市交通管理带来新的难题。电动自行车运行速度普遍超标,与传统自行车的速度差异大,是相关交通问题的主要症结之一。因此,深入研究混合非机动车交通流特性和非机动车道路通行能力对非机动车交通流理论的发展和城市道路交通问题的解决有着重要意义。本研究以城市非机动道路基本路段为对象,系统研究以下几方面内容:
  (1)混合非机动车交通流的统计特征以实测数据为基础,深入分析混合非机动车交通流中两类车辆(电动自行车与传统自行车)的静态特征与动态特征以及骑行者特征。研究混合非机动车交通流运行速度特征及其主要影响因素。研究结果表明,电动自行车与传统自行车的静态特征差异较大,主要体现为车辆横向宽度的差异。电动自行车是城市居民非机动出行中的主要方式,从性别上看,男性骑行者是非机动出行的主体;从年龄结构上看,青年骑行者为非机动出行的主体。车辆类型的差异以及骑行者性别、年龄的差异会对运行速度产生显著影响,而车辆是否载人或载物对车速影响不大。
  (2)混合非机动车交通流速度特性以基本路段中个体车速为研究对象,建立传统自行车速度、电动自行车速度以及二者混合运行速度的混合高斯分布模型;研究混合交通流的车速离散性,分析车速归一化离散度与变异系数的主要影响因素。研究各路段车辆超车次率的主要影响因素,建立车辆超车次率与主要影响因素之间的回归关系模型。研究结果表明,使用三元混合高斯分布模型能较好地拟合各路段车速的实测数据;车速归一化离散度、车速变异系数二者都分别与车道宽度、两类车辆速度均值等影响因素存在线性回归关系。此外,各调查路段的总超车次率主要与电动自行车平均车速、15%位传统自行车车速成线性回归关系;电动自行车超车次率与电动自行车平均车速以及车辆速度方差成线性回归关系。
  (3)混行非机动道路通行能力使用8个宏观交通流速度-密度关系模型估算非机动车道通行能力,并提出一种新的电动自行车对传统自行车换算当量值(BEU)的计算模型与验证方法。研究结果表明,利用不同的模型估算通行能力得到的结果与误差存在较大差异。此外,采样时间间隔、电动自行车比例以及车辆搭载人(或物)的比例对通行能力的估算有较大影响。电动自行车的BEU估算值为0.66,纯传统自行车流条件下的通行能力估算值为1800 bikes·h·m-1,而纯电动自行车流条件下的通行能力估算值为2727 bikes·(h·m)-1。
  (4)混合非机动车交通流模型宏观角度,本研究借鉴经典Logistic模型思想建立混合非机动车交通流流量.密度关系模型,并研究电动自行车的比例对关系模型的影响。微观角度,本文采用两类CA模型(NS CA模型与M-CA模型)对交通流速度-密度及流量-密度关系进行建模,并利用实测数据进行对比分析与模型评价。研究结果表明,本文提出的宏观流量-密度模型能较好地描述混合非机动车交通流在不同状态下的特征;而在微观模型中,M-CA模型更适用于混合非机动车交通流基本参数关系的建模。

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