信号交叉口机非冲突的判别及预测方法研究

摘要

随着对ofo、摩拜单车以及小蓝单车等共享自行车的大力发展，自行车出行日益频繁，在人们的日常生活及城市交通组成中扮演着越来越重要的角色。信号交叉口作为城市道路的重要节点，其运行状况直接反映整个路网的运行效率。交叉口处的交通流类型复杂，是交通冲突发生的主要地点。由于我国大部分信号交叉口没有右转专用相位，信号交叉口处的右转机动车与其他交通流的冲突严重影响了交叉口的通行效率，尤其是与自行车的交通冲突尤为严重。这种冲突不仅会造成右转车辆的延误及通行效率的降低，而且会对过街自行车的安全造成直接威胁，也是造成交通事故的重要原因。
　　本文以信号交叉口处右转机动车与自行车的冲突为研究重点，对国内外的冲突研究现状进行归纳总结，包括交通冲突技术、数据采集技术、交通冲突的判别与安全评价及其在实际中的应用等，并对国内外最新的研究成果进行学习。以减少右转机动车与自行车的冲突，提高自行车的出行安全，改善交叉口的安全状况为目标，本文的研究内容从以下4个方面展开:
　　(1)对信号交叉口处不同类型交通流的交通特性进行研究，尤其是对右转机动车与自行车的交通特性。并对两者的冲突特性进行研究，包括冲突区域，冲突点的分布情况等。
　　(2)选取典型交叉口，采用人工调查法与视频采集法相结合的方法，并利用视频播放软件与数据析取软件对交叉口的冲突数据进行提取分析，为交通冲突的判别及预测提供大量的数据支持。
　　(3)分别以冲突时间和冲突距离为判别指标，利用K-Means聚类分析法对获取的数据进行冲突判别及严重性程度的划分。
　　(4)首先对影响冲突的因素进行相关性分析，分别利用多元线性回归和BP神经网络建立交通冲突数预测模型，对获取的数据进行预测分析，最后比较两个模型的预测情况，为实际中的冲突预测提供模型支持。

目录

声明

致谢

摘要

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究意义

1．2 国内外现状

1．2．1 国外研究现状

1．2．2 国内研究现状

1．3 研究内容

1．4 研究方法

1．5 技术路线

2 信号交叉口交通特性分析

2．1 右转机动车的交通特性分析

2．1．1 右转机动车的到达规律

2．1．2 右转机动车的加(减)速特性

2．2 自行车的交通特性分析

2．2．1 自行车的交通特点

2．2．2 自行车交通流的运行特性

2．3 信号交叉口机动车与自行车的冲突特性分析

2．3．1 信号交叉口自行车与机动车冲突点分布情况

2．3．2 信号交叉口自行车与右转机动车冲突特性分析

2．4 本章小结

3 交通冲突数据采集与分析

3．1 交通冲突数据的采集

3．1．1 调查数据的特点

3．1．2 调查内容

3．1．3 交叉口选择原则

3．1．4 交通调查的方法

3．1．5 调查方案的确定

3．2 交通冲突数据的提取

3．2．1 摄影测量法原理

3．2．2 视频数据析取软件的介绍

3．2．3 视频数据的提取方法

3．3 自行车与右转机动车交通数据处理

3．3．1 自行车与右转机动车运动状态划分

3．3．2 自行车与右转机动车运动状态数据提取

3．4 自行车与右转机动车交通数据分析

3．4．1 自行车运动状态数据分析

3．4．2 右转机动车运动状态数据分析

3．4．3 自行车与右转机动车运动状态的对比分析

3．5 本章小结

4 信号交叉口的交通冲突判别

4．1 交通冲突概述

4．1．1 交通冲突理论

4．1．2 冲突严重程度的划分

4．1．3 机动车与自行车的冲突形式

4．2 交通冲突判别方法介绍与确定

4．2．1 冲突时间手U另0法

4．2．2 冲突距离手IJ另lJ法

4．2．3 减速度判别法

4．3 利用K-Means聚类分析进行冲突判别

4．3．1 数据准备

4．3．2 K-Means聚类分析的提出

4．3．3 冲突程度的分级

4．3．4 实例分析

4．4 本章小结

5 信号交叉口的交通冲突预测

5．1 数据准备

5．1．1 样本的选取

5．1．2 影响因素的相关性分析

5．2 多元线性回归预测模型

5．2．1 多元线性回归预测模型的建立

5．2．2 多元线性回归预测模型的冲突预测

5．3 BP神经网络预测模型

5．3．1 改进的快速BP算法

5．3．2 BP神经网络预测模型的建立

5．3．3 BP神经网络预测模型的冲突预测

5．4 预测模型的对比分析

5．5 本章小结

6．1 结论

6．2 创新点

6．3 展望

参考文献

作者简历及攻读硕士／博士学位期间取得的研究成果

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