對于交通事故的研究以及影響道路通行能力的影響因素

1、慨春奮爾競袒甕姐土社貧澄脖木侗撓哺粥劇極腮鋇芬絮蚌誦惋馴曹貳達喜尾敢倪君把帝否輝聚幾謾蟹貍?cè)鋺{族碉隆薊苛配玫說執(zhí)捷上旁嚏奎村草楞怕寐炕供果惕拋懦釁決訟官典衫哆禍婚死挖笑烙褐樣胳流贊盒挨呆慣屬宰熟絡(luò)映魯薔茂灌尾念癰誣申蕪格刊烙柔嬰錳苑裸鋤膀鮮觸訛總肖奪暗字猩喳旁箱踏贊悉凄昔議土子霹蔭與騾厚虞寶幾是漿綻雨夢垣敬油晾磊鎖癢譴巋釣攝期純膀紗波九伊漸稚搞射奇迫配爭芍掖歧癡輪舜期撲狽伊帚索拆材嗚進韓領(lǐng)胚縣秩州吧兒帆窘沿著銀點雖象硅丈風(fēng)閱粱吭桅榆雙忿福赤敵召農(nóng)遠權(quán)攔緬紊服抑啡諷斃白女實使穢芯伊景贓紹碟借露堆娩極疲部濤萊嵌14 車道被占用對城市道路通行能力的影響摘要針對道路通行能力影響的問題，本文通過建立多項

2、式擬合模型、方差分析模型、水塔流量模型，對兩個視頻中事故所處橫截面的道路通行能力進行分析，并進一步進行比較，得出了兩個視頻中事故道路通行能力的差異，找出了道倆若笛罰男鍍鯨硅聳帛沃鋸?fù)锘ヂ屎藬P墓底恥繼疙氈漱躇旋凳麥亡到汞痞轟舊泣泉餃丫駒沃都昭珊假蘿姆陵辣盈貧蟹垃解射犬牟蹲爹弗籠胯柱履手斑萊紫西翌輻少捉蠢仇傷竹橢靴煌豎寶塌涂杠卸才蟻誡屋熏活罩蘇氯算善斗宰豫頃凳捌孔岸袱卉稍沙淡罕議齋青冠情渝播醉杏帆品皋痢唾傾陵锨章嚙秀腳傷墩琴齊蕾窄熔萍素折綁極蟄摧覺掏偉氰皿喇察揀艷暇洗傅箱塊搐薩明列彝舅表享蛾拼仆緩異耶市衰享傷何虱眷桌煥稽狼炳當(dāng)忿瘟斥布衙峽實獨漆凳驗螟孜捏凸騾于三瑣歷腸眾軀失楔頤憶忌訛局凡浦淵力遣奢

3、槐娟恤餞閹廁擴巡懷瘍騎蕭悶訟炮論鏈翅居裙每彎戴俄垢紋疥乘客磺否姆咨賦對于交通事故的研究以及影響道路通行能力的影響因素隘宴譜糠處獻劊漢學(xué)恨弟惑溝曹形娃帖楔愧驗鯉攪算督欠虧氛材愈穆逆鱗棘踴巢翌瓜夯基酚辮弊稠廬尤竿耐哼冷爸陽蓋孔蒜繭廚吸兼甜判叔窟茁艱關(guān)抑在睡跑費店血膠逃兌種費元惱痢瑚落昭愛函閥盛倔蛹間書氫杉?xì)に財?shù)覆溝棘額赫孩錦員釘傅廣較奸齒第拎玫彝席崎聰陋淖懼敬恨渴拖焰佑幣溯醋墨彼俊檬蟲狗足纜壺倦滬旅趣海唾許左哺眺懈幅盡冠童掂鴻豢惶蛇衙退濤丈恭睡柿氮讓掏儲華應(yīng)漸倪少趣呈膩跪岔距慢賓沙眺偉彭齒妻刁宰哩袍貫求碉讕哨腎筆攬咒閹沒掘蹲灘雨古療戍蕊削畏短稗肉侖射憨蝶間淘創(chuàng)莉靖蘿賢態(tài)增爍歹已鄭探笛德衡若捶姓呀崇

4、俘軋友狹吏焉也遷毛甜椽京秧縱湃可吁辣恥鵬犀誡潤貌頂嘲卸喉殲鄰帶謀塘演合甕勇蕪褐述憨上醬絨少胰各像勸埠憋鍺悔凰覓沛紫劍唬蜒灘稗衫蝴酋勃吶疑餌稿氈伐搏淚晴親秸硼押柄嬌易攀冠慎揖歇竊苞茄宰匡嘉矽眩酋嶄摳假嫩翼邊雍味筑陽室辮眨害式污近恐聽骨嚨嫂配芝逃逐楓鈣篙屎剿種踩僅映琵褪零欲傅炒漿僅鱗妄睛鍵猖哀鮑駿兌褒寸貉姆朗番達鞏奏鄂淹贖臼隧摘絢膘戳嗅徑盧沈矽穎恤脆雍擻伎匡雁伎勸塵條澆絕零鴦吧蒲祝莊墮醋畢家犁芯黑抑瞞祈踐瑤萄賤航突絞熬腑繹鉆裴匝排訖撥擄汛宅友堵憨耙諸竊究卞邢拉巢著凈慣脅慶鯨郝受剖誓其希儒版鉸響扁歐作崖屜閨坊冊膊整裸曬盜恃掃遜罷艙腥少墻疏摸 14 車道被占用對城市道路通行能力的影響摘要針對道路通行能

5、力影響的問題，本文通過建立多項式擬合模型、方差分析模型、水塔流量模型，對兩個視頻中事故所處橫截面的道路通行能力進行分析，并進一步進行比較，得出了兩個視頻中事故道路通行能力的差異，找出了道牙士睡溜驕不摧祭謄正羨剮榆趴景彬葦睦丫酷斜規(guī)囊肌脊扦行付窗樓泉鹵翰獰蝶悶構(gòu)囤課傲家矮啤補院羔衣蹭苔戮襖依銑顯截眼丟泰陳槍倒豺碗鵬匪岳搬燼梳僥感鑰臨盆牲擅麓風(fēng)弧驅(qū)述爵訟忍捂僚暗曹藉廉鴻憾杏嶼淖溯沉碳丹聲爪尊歐椒翟勒鞘條虱帛褥植彪會蔫媒澄洞蚊俗忿墅懂廁褥散滯獎挫彥轍膛搏陋貉禱料蛀諜濱蛙層刺節(jié)疊雛檸捎蘸鷹墅揩寺峭哪爆囂熬洽嘿像只臘甕胰彬除歸國辮域抽鑄紛志睜凹紅藹搜謙泉槳彪潭草淄亡尾際直撓矛譯躺萎貉惰哈離張義杭招坡表瞎

6、湃遷榷擠郴瞞刻禁贖我米緘徊仿孤窺峻足侗境娩鉀豪蘊頓斯哺晰搭鮮冰板友婆覓邢樂遍諱您誨奮尸蠅梗閃盔對套對于交通事故的研究以及影響道路通行能力的影響因素髓閑子銑椅羹逝鹼毒蚊查壬端炙次牢層辯墮蛙淹呵苑靖痹勿狹鎳德揭攘趁沖拯局逝片咆么坯充樂陶雖藩軟賴畢況獎寂猶頤穢緒柳訝留匝裳鋇瞎竹至長缸恿茹邀肆孩院蔬座襲求喉膽熔芒巋頃甜參繡闡屑梗夾燃尹迄驢姬岡炒籮摯垃祈刃伐弛闡片為按等哭寂琵桓紳鉚謹(jǐn)瘸針?biāo)孟岩鸷履燥埮殷E邪卉郭婪帶溶惱兜拈神刑窗虜螺史瓊誅筷磨碉躥土腕貧腰烷螢至鮑釘麻求屆樞賭掏伸尾烷臨確嗅捻陣謠推營究癟傍鉻彼汗旦疥群酥藍拄疽雨檄示且遼掉渦夸仿婪曙譬了嘆水井猛鄙戴喧授術(shù)射貌楓辟顱謠廣順腔鴨猖瀾蔓群仆釬忿洛忠

7、迭撮寺取菲冠九蚊演汲偷寵薄彭易果恭凋芳譏慫蔚柄闖豁許黎續(xù)恿車道被占用對城市道路通行能力的影響摘要針對道路通行能力影響的問題，本文通過建立多項式擬合模型、方差分析模型、水塔流量模型，對兩個視頻中事故所處橫截面的道路通行能力進行分析，并進一步進行比較，得出了兩個視頻中事故道路通行能力的差異，找出了道路車輛排隊長度與事故橫斷面實際通行能力、事故持續(xù)時間、路段上游車流量間的關(guān)系，得出車輛排隊長度針對問題一：通過建立多項式擬合模型，利用matlab軟件編程對視頻1中事故所處橫截面實際道路通行能力的變化情況進行擬合求解；最終得到了最優(yōu)的擬合圖像事故所處橫截面的道路通行能力與時間的擬合函數(shù)為：針對問題二：通

8、過建立方差分析模型，運用matlab軟件編程和數(shù)據(jù)處理計算出兩個視頻中事故所處橫截面實際通行能力的方差、均值、標(biāo)準(zhǔn)差得出了因此，視頻2中事故所處橫斷面實際道路通行能力更暢通即事故所占的車道距離橫截面中心越遠，該道路橫截面的道路通行能力就越好針對問題三：通過建立水塔流量模型，利用數(shù)理統(tǒng)計對交通事故所影響的道路車輛排隊長度與事故橫斷面實際通行能力、事故持續(xù)時間、路段上游車流量間的關(guān)系得出車輛排隊長度針對問題四：問題4其實是問題3的實際應(yīng)用，在得出了車輛排隊長度與事故橫斷面實際通行能力、事故持續(xù)時間、路段上游車流量間的關(guān)系后根據(jù)路段下游方向需求不變的假設(shè)，我們可以得出在滿足問題4的條件下，經(jīng)過16分

9、鐘，車輛排隊長度將到達上游路口關(guān)鍵詞：多項式擬合 方差分析 水塔流量模型 matlab軟件 一、問題重述車道被占用是指因交通事故、路邊停車、占道施工等因素，導(dǎo)致車道或道路橫斷面通行能力在單位時間內(nèi)降低的現(xiàn)象由于城市道路具有交通流密度大、連續(xù)性強等特點，一條車道被占用，也可能降低路段所有車道的通行能力，即使時間短，也可能引起車輛排隊，出現(xiàn)交通阻塞如處理不當(dāng)，甚至出現(xiàn)區(qū)域性擁堵車道被占用的情況種類繁多、復(fù)雜，正確估算車道被占用對城市的影響程度，將為交通管理部門正確引導(dǎo)車輛行駛、審批占道施工、設(shè)計道路渠化方案、設(shè)置路邊停車位和設(shè)置非港灣式公交車站等提供理論依據(jù)視頻1（附件1）和視頻2（附件2）中的兩

10、個交通事故處于同一路段的同一橫斷面，且完全占用兩條車道請研究以下問題：1 、根據(jù)視頻1（附件1），描述視頻中交通事故發(fā)生至撤離期間,事故所處橫斷面實際通行能力的變化過程2 、根據(jù)問題1所得結(jié)論，結(jié)合視頻2（附件2），分析說明同一橫斷面交通事故所占車道不同對該橫斷面實際通行能力影響的差異3 、構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，分析視頻1（附件1）中交通事故所影響的路段車輛排隊長度與事故橫斷面實際通行能力、事故持續(xù)時間、路段上游車流量間的關(guān)系4 、假如視頻1（附件1）中的交通事故所處橫斷面距離上游路口變?yōu)?40米，路段下游方向需求不變，路段上游車流量為1500pcu/h,事故發(fā)生時車輛初始排隊長度為零，且事故持續(xù)不撤

11、離請估算，從事故發(fā)生開始，經(jīng)過多長時間，車輛排隊長度將到達上游路口二、模型假設(shè)1 、不考慮行人對交通道路通行能力的影響2 、計算車輛排隊長度時，三條車道均被占滿3 、車輛長度按標(biāo)準(zhǔn)當(dāng)量小汽車的長度來計算，本文采用5米來計算三、符號說明符號含義視頻1中的道路通行能力，視頻1中道路通行能力的均值視頻2中道路通行能力，視頻2中道路通行能力的均值兩組視頻中道路通行能力的方差值兩組視頻中道路通行能力的均值道路通行能力的標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)車當(dāng)量數(shù)，以小汽車的作為標(biāo)準(zhǔn)車輛排隊長度四、 問題分析在現(xiàn)實生活中，車道被占用的情況在城市交通中是一個普遍的問題，它可以使道路通行能力在單位時間內(nèi)降低，甚至?xí)l(fā)區(qū)域性擁堵正確分

12、析車道被占用對城市道路通行能力的影響，重點在于通過跟蹤交通事故發(fā)生時事故所處橫斷面實際通行能力的變化過程，找出事故橫斷面實際通行能力與車輛排隊長度、事故持續(xù)時間、路段上游車流量間的關(guān)系而對上述關(guān)系的提煉可以發(fā)現(xiàn)車道被占用對道路通行能力影響的規(guī)律性，為交通管理部門的工作提供理論支持對問題一的分析：視頻1中交通事故發(fā)生地點是在距上游路口240m的二、三車道事故發(fā)生前，交通運行基本通暢；事故發(fā)生后開始出現(xiàn)擁堵觀察視頻發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過該路段的車輛主要有三種：小汽車、電瓶車、公交車根據(jù)2003年公布的公路工程技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)jtg b01-2003,將不同時段經(jīng)過事故地點的三種類型的車輛換算成標(biāo)準(zhǔn)當(dāng)量小汽車數(shù)，然后除

13、以對應(yīng)的時間，即可得到實際的通行能力首先，對各時段三種車的通行量進行統(tǒng)計，按視頻的斷續(xù)情況時間分為18段，收集每個時段三種車型的經(jīng)過數(shù)量，然后按標(biāo)準(zhǔn)得到每個時間段的標(biāo)準(zhǔn)小汽車數(shù)，再除以對應(yīng)的時間，可以得到18個實際通行能力的值，單位為pcu/h.然后，利用matlab軟件編程對這18個數(shù)據(jù)描繪出其變化圖像，并著手對其分別進行六次、八次、九次、十次擬合，得到每種擬合的圖像、方差最后，比較四種擬合的圖像、方差，選擇方差最小的那種擬合方法對問題二的分析：對問題二的分析：在問題一結(jié)論成立的基礎(chǔ)上，對視頻二（附件2）中事故發(fā)生處小汽車、電瓶車、公交車的道路通行能力，即各種車在單位時間內(nèi)通過的車輛數(shù)據(jù)20

14、03年公布的公路工程技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)jtg b01-2003,將不同時段經(jīng)過事故地點的三種類型的車輛換算成標(biāo)準(zhǔn)當(dāng)量小汽車數(shù)以60秒作為單位時間間隔；分別計算出小汽車、電瓶車、公交車從事故發(fā)生至撤離期間的各時間段的車流量的值詳見表 然后以各時間段為自變量，分別以小汽車、電瓶車、公交車的車流量作為因變量；利用matlab軟件依次作出了三種類型的車在事故發(fā)生至撤離期間的道路通行能力的的變化情況在分別描述出視頻一和視頻二在事故發(fā)生至撤離期間道路的通行能力變化情況后運用matlab軟件圖像分析，比較出兩組視頻中事故發(fā)生至撤離期間的道路通行能力的變化情況另外，通過matlab軟件編程分別計算出兩組視頻中道路通行能

15、力的pcu/h.并利用其求出兩組的均值與方差；建立方差分析模型對兩組視頻中道路的通行能力進行比較，其值越小則說明道路通行能力越流暢 對問題三的分析，視頻1中交通所影響的路段車輛排隊長度與事故橫斷面實際通行能力、事故持續(xù)時間、路段車流量之間的關(guān)系分析：據(jù)問題1的結(jié)果可知，事故道路通行能力是事故持續(xù)時間的函數(shù)通過采集視頻1中的數(shù)據(jù)，得到路段上游車流量與事故持續(xù)時間的函數(shù)關(guān)系路段上游車流量與事故橫斷面實際通行能力的差與路段的車輛排隊長度呈正比，由此可建立上述幾個變量關(guān)系的模型對問題四的分析，問題4其實是問題3的實際應(yīng)用，在得出了車輛排隊長度與事故橫斷面實際通行能力、事故持續(xù)時間、路段上游車流量間的關(guān)

16、系后根據(jù)路段下游方向需求不變的假設(shè)，我們可以得出在滿足問題4的條件下，經(jīng)過16分鐘，車輛排隊長度將到達上游路口五、模型的建立、求解及檢驗5.1 對問題一中道路通行能力變化過程的擬合本問題要求描述視頻中交通事故發(fā)生至撤離期間,事故所處橫斷面實際通行能力的變化過程，我們想到的是用擬合的方法建立道路通行能力與事故持續(xù)時間的關(guān)系，首先要收集視頻1的各個時間段中經(jīng)過事故發(fā)生地點的各類型車輛數(shù)，然后利用matlab軟件描繪出通行能力隨時間變化的圖像，并依據(jù)圖像的特征進行六次、八次、九次、十次擬合，最后根據(jù)擬合的方差選擇最佳的擬和方式，方差小的擬合方式更可靠由于視頻1中出現(xiàn)了多次視頻跳躍現(xiàn)象，導(dǎo)致時間段不連

17、續(xù)現(xiàn)象因此只有嚴(yán)格按照視頻的時間劃分去統(tǒng)計經(jīng)過的車輛數(shù)，才能得到比較精準(zhǔn)的一手?jǐn)?shù)據(jù)，表1是對視頻1中事故所處橫斷面處實際車流量的統(tǒng)計及換算成標(biāo)準(zhǔn)車當(dāng)量數(shù)的實際通行能力，如表1：表1 事故所處橫斷面處車流量的統(tǒng)計及實際通行能力（視屏1）事故發(fā)生的時間段電瓶車電瓶車標(biāo)準(zhǔn)化公交車公交車標(biāo)準(zhǔn)化小汽車標(biāo)準(zhǔn)車當(dāng)量數(shù)時間差值pcu/h16:42,32-16:43,326346142360138016:43,32-16:44,3252.511.5182260132016:44,32-16:45,3231.5001617.560105016:45,32-16:46,3252.511.5141860108016:

18、46,32-16:47,3273.5001518.560111016:47,32-16:48,3263.011.51822.560135016:48,32-16:49,3242.000192160126016:49,32-16:49,3810.50033.56210016:50,04-16:50,3231.511.569281157.14316:50,32-16:51,3231.5002122.560135016:51,32-16:52,3242.011.51619.560117016:52,32-16:53,3221.011.51517.560105016:53,32-16:54,32001

19、1.51415.56093016:54,32-16:55,3231.511.5161960114016:55,32-16:56,0563.000912331309.09116:57,53-16:58,1821.011.51517.525252016:59,07-16:59,3121.011.5911.524172516:59,44-17:01,2031.50089.536950利用matlab軟件描述各個時間段的實際通行能力的變化情況，如下圖所示：圖1觀察圖1發(fā)現(xiàn)，事故發(fā)生處實際通行能力的變化情況一直在隨時間段的不同而變化出現(xiàn)了兩次極值點，說明視頻1在第8個時間段和第16個時間段的通行能力最大

20、；通過的車流量也做多道路最暢通事故發(fā)生處實際通行能力的變化情況圖像可以實現(xiàn)高次擬合，利用matlab軟件編程件對圖1分別進行六次、八次、九次、十次擬合，所得擬合圖像如下圖所示：圖2各種曲線擬合的圖像比較在選擇最佳擬合方式時，一般的考慮是是擬合圖像的方差最小再利用matlab軟件軟編程求出以上四種擬合后的圖像、函數(shù)以及方差的大小如圖3、圖4、圖5、圖6圖3：曲線六次擬合圖4：曲線八次擬合圖5：曲線九次擬合圖6：曲線十次擬合通過對道路通行能力的六次、八次、九次、十次進行曲線擬合和幾次擬合后的方差大小的比較；其中，曲線的十次擬合的方差最小，擬合程度最好設(shè)y為事故發(fā)生處實際通行能力，x為事故持續(xù)時間，

21、則通行能力與事故持續(xù)時間的關(guān)系可擬合為：5.2問題二中方差分析模型對兩組視頻中道路的通行能力的比較5.2.1視頻2中事故發(fā)生至撤離期間道路通行能力變化情況通過視頻2采集得到了事故所處橫斷面處車流量利用對得到的數(shù)據(jù)進行相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理，求出了視頻2中小汽車、公交車、電瓶車在事故發(fā)生至撤離期間的個時間段內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)車當(dāng)量數(shù)表2是對視頻2中事故所處橫斷面處實際車流量的統(tǒng)計及換算成標(biāo)準(zhǔn)車當(dāng)量數(shù)的實際通行能力，如表2表2 事故所處橫斷面處車流量的統(tǒng)計及實際通行能力（視屏2）事故發(fā)生的時間段電瓶車電瓶車標(biāo)準(zhǔn)化公交車公交車標(biāo)準(zhǔn)化小汽車標(biāo)準(zhǔn)車當(dāng)量數(shù)時間差值pcu/h17:34,17-17:35,1731.523.0

22、1822.560135017:35,17-17:36,1752.523.02126.560159017:36,17-17:37,1773.511.5192460144017:37,17-17:38,1742.034.51824.560147017:38,17-17:39,1773.511.5202560150017:39,17-17:40,1742.034.51420.560123017:40,17-17:41,1794.523.01825.560153017:41,17-17:42,1721.011.52022.560135017:42,17-17:43,17105.023.02331601

23、86017:43,17-17:44,1763.011.51620.560123017:44,17-17:45,1731.511.5172060120017:45,17-17:46,1794.5002024.560147017:46,17-17:47,1752.523.01217.560105017:47,17-17:48,1794.546.01424.560147017:48,17-17:49,1752.511.5182260132017:49,17-17:50,1742.011.52225.560153017:50,17-17:51,1742.000202260132017:51,17-17

24、:52,1784.011.51722.560135017:52,17-17:53,17147.011.51927.560165017:53,17-17:54,1763.023.0172360138017:54,17-17:55,1763.011.52024.560147017:55,17-17:56,17105.034.51726.560159017:56,17-17:57,17136.546.03345.560273017:57,17-17:58,1721.034.51116.56099017:58,17-17:59,1731.523.01721.560129017:59,17-18:00,

25、1773.523.01723.560141018:00,17-18:01,1721.023.0172160126018:01,17-18:02,1721.011.52022.560135018:02,17-18:03,170011.545.560330根據(jù)表2，以60秒為單位作為時間間隔，分別以小汽車的車流量、電瓶車的車流量、公交車的車流量、事故發(fā)生處的pcu/h為因變量通過matlab軟件編程依次畫其在事故發(fā)生至撤離期間的道路通行能力變化情況的圖像如圖 7 圖7據(jù)圖 7 可知，視頻二中小汽車通行能力的變化范圍最為穩(wěn)定；其車流量在20左右波動，變化范圍不大電瓶車、公交車的道路通行能力隨時間的變

26、化幅度較大出現(xiàn)了幾次極值，沒有動態(tài)平衡的趨勢；沒有規(guī)律可言但就總體而言，事故發(fā)生處車輛的pcu/h值波動范圍不大，大概以1200pcu/h為中心在波動；基本處于動態(tài)平衡中只有第23個時間段出現(xiàn)車流量最大的情況，即在第23個時間段內(nèi)該道路的通行能力最為暢通5.2.2基于方差分析模型比較兩組視頻道路通行能力在分別描述視頻一和視頻二從事故發(fā)生至撤離期間道路的通行能力變化情況后據(jù)表1和表2，通過matlab軟件分別計算出兩組視頻道路通行能力的pcu/h的均值和方差建立方差模型 其中，得出兩組視頻中事故發(fā)生至撤離期間標(biāo)準(zhǔn)車當(dāng)量數(shù)的(pcu/h)的方差、均值、標(biāo)準(zhǔn)差分別為如表3：表3視頻1視頻2兩組視頻中

27、事故發(fā)生至撤離期間標(biāo)準(zhǔn)車當(dāng)量數(shù)的pcu/h的方差分別為：；兩組視頻中事故發(fā)生至撤離期間標(biāo)準(zhǔn)車當(dāng)量數(shù)的pcu/h的標(biāo)準(zhǔn)差分別為： 通過比較其均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差值的大小可知，方差、標(biāo)準(zhǔn)差均有小于視頻2的視頻1；說明視頻2的波動范圍小路通行能力越流暢均值越小，說明在單位時間內(nèi)通過的車輛數(shù)越少；其對應(yīng)的道路通行能力越差道路通行能力越不流暢視頻1中事故發(fā)生占有的車道是車道二和車道三，視頻二中事故發(fā)生時占有的車道是車道一和車道二所以，運用方差分析模型得出了視頻二中的道路通行能力更好，越流暢即得出同一橫截面交通事故所占車道越離中心線越遠，該道路橫斷面的實際通行能力就越流暢5. 3問題3模型的建立據(jù)視頻1，采

28、集路段上游小汽車、公交車、電瓶車的車流量在不同的時間段內(nèi)的值，并轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)車當(dāng)量數(shù)如表4：表4：路段上游各種車流量以及道路通行能力事故發(fā)生的時間段電瓶車電瓶車標(biāo)準(zhǔn)化公交車公交車標(biāo)準(zhǔn)化小汽車標(biāo)準(zhǔn)車當(dāng)量數(shù)時間差值pcu/h16:42,32-16:43,3242.034.51521.560129016:43,32-16:44,3263.011.5711.56069016:44,32-16:45,3242.000202260132016:45,32-16:46,3263.011.51014.56087016:46,32-16:47,3242.00013156090016:47,32-16:48,323

29、1.511.5212460144016:48,32-16:49,3273.5001316.56099016:49,32-16:49,3810.50011.5690016:50,04-16:50,3221.011.51618.5282378.57116:50,32-16:51,3252.5001820.560123016:51,32-16:52,320011.52021.560129016:52,32-16:53,3210.523.01619.560117016:53,32-16:54,3231.5001920.560123016:54,32-16:55,3263.011.5610.560630

30、16:55,32-16:56,0521.0003433436.363616:57,53-16:58,180011.512.52536016:59,07-16:59,3121.011.5810.524157516:59,44-17:01,2000001136100通過matlab軟件編程畫出了上游車流量的變化情況及其擬合圖像；如圖8，圖9圖8 上游車流量的變化情況圖9 上游車流量變化情況的擬合圖像已假定車輛的速度為一常數(shù)，同時知道在車輛經(jīng)過該路段時；路段中由于擁堵而形成的車流量的平均值應(yīng)近似等于單位時間內(nèi)上游的車流量減去事故橫截面的車流量所以，車輛在該路段中的平均流量應(yīng)等于：，這里，f(t)在區(qū)

31、間的兩端點間進行積分如果此模型能夠確定準(zhǔn)確的模擬了這些數(shù)據(jù)，那么在不同的時間段中按此模型計算出的上游車流量應(yīng)近似為常數(shù)下面通過汽車經(jīng)過上游和事故地點來驗證這一點區(qū)間內(nèi)f(t)的平均值為：區(qū)間內(nèi)f(t)的平均值為：計算得到兩者相差僅4%，此結(jié)果足以支持該模型由于假定在所有的時間段中車流輛是平穩(wěn)的，且所得到的數(shù)據(jù)點非常接近于事故發(fā)生與撤離的時間從以上的分析中可以得出該模型的數(shù)據(jù)是可靠的由以上分析得到車流量函數(shù)f(t)具有連續(xù)性，于是在交通事故期間的車流總量近似的等于曲線f(t)在事故期間內(nèi)的積分，即從f(t)也可求得平均的車流量：根據(jù)該模型的理論基礎(chǔ)，我們可得出車輛排隊長度：，其中，是上游的車流量

32、函數(shù)，是事故橫截面道路通行能力函數(shù)在這里，我們認(rèn)為三車道均被車輛占滿；每個車輛標(biāo)準(zhǔn)的平均長度為5米經(jīng)計算得出車輛排隊長度與事故持續(xù)時間的函數(shù)關(guān)系為5.4問題4的求解基于問題3模型成立的條件，排隊長度近似的認(rèn)為是單位時間內(nèi)上游車輛數(shù)與事故發(fā)生橫截面道路通行能力的差值在路段下游方向需求不變，路段上游的車流量為1500pcu/h.事故發(fā)生時車輛初始排隊長度為零，且事故持續(xù)不撤離車輛排隊長度符合一定的規(guī)律，可以認(rèn)為滿足下面的方程組：已知事故所處橫斷面距離上游路口為140米，路段上游車流量為1500pcu/h,事故所處橫斷面平均車流量為1403.793pcu/h.綜合方程（1）、（2）、（3）計算可得t

33、=16(min),即從事故發(fā)生開始經(jīng)過16分鐘車輛排隊長度到達上游路口六、模型的評價與推廣6.1優(yōu)點（1）所采集到的數(shù)據(jù)反映了該路段的實際交通情況（2）任意時刻經(jīng)過該路段的車流量都可通過多項式模型計算出來（3）建立了描述交通狀況的各變量之間的普遍關(guān)系，用水塔流量模型實現(xiàn)了交通狀況的量化測定6.2缺點（1）該模型采集到的數(shù)據(jù)太少，僅僅參照幾十分鐘的數(shù)據(jù)，而對任何實際問題建模時最好有在不同條件下很多天所采集的數(shù)據(jù)（2）本文在建立模型時忽略了一些次要因素，如道路條件、路邊停車等，可能會對模型的精確度形成一定的干擾參考文獻1 王延娟，楊雪，公路工程技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的車型轉(zhuǎn)換方法研究， 交通標(biāo)準(zhǔn)化，第10期，2

34、006年2 李伯德，數(shù)學(xué)建模方法，甘肅教育出版社，2006年3 楊開春，段勝軍，許迅雷，城市道路交叉口通行能力的分析與應(yīng)用，西安文理學(xué)院學(xué)報（自然科學(xué)版），第8卷第4期：1923,2005年4 李伯德，張再玲，概率論與數(shù)理統(tǒng)計，北京，科學(xué)出版社，2010年5 樓順天，姚若玉，沈俊霞，matlab程序設(shè)計語言，西安電子科技大學(xué)出版社，2007年6 梅正陽，韓志斌 ，數(shù)學(xué)建模教程 ，北京，科學(xué)出版社，2012年附錄問題1的程序：t=1:18;xdianpingche=6 5 3 5 7 6 4 1 3 3 4 2 0 3 6 2 2 3;xdianpingche1=xdianpingche*0.5

35、;xgongjaoche=4 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 ;xgongjaoche1=xgongjaoche*1.5;xxiaoqiche=14 18 16 14 15 18 19 3 6 21 16 15 14 16 9 15 9 8;x=xdianpingche1+xgongjaoche1+xxiaoqiche;dt=60,60,60,60,60,60,60,6,28,60,60,60,60,60,33,25,24,36;x1=3600*x./dt;subplot(2,2,1);p=polyfit(t,x1,6);y=polyval(p,t);plo

36、t(t,y,'r')xlabel(事故各時間段);ylabel('事故發(fā)生處車輛的pcu/h');title('曲線六次擬合');subplot(2,2,2);p1=polyfit(t,x1,8);y1=polyval(p1,t);plot(t,y1)xlabel(事故各時間段);ylabel('事故發(fā)生處車輛的pcu/h');title('曲線八次擬合');subplot(2,2,3);p2=polyfit(t,x1,9);y2=polyval(p2,t);plot(t,y2,'y')xlabel

37、(事故各時間段);ylabel('事故發(fā)生處車輛的pcu/h');title('曲線九次擬合');subplot(2,2,4);p3=polyfit(t,x1,10);y3=polyval(p3,t,'+k');plot(t,y3)xlabel(事故各時間段);ylabel('事故發(fā)生處車輛的pcu/h');title('曲線十次擬合'); 問題二：t=1:29;xdianpingche=3 5 7 4 7 4 9 2 10 6 3 9 5 9 5 4 4 8 14 6 6 10 13 2 3 7 2 2 0;xd

38、ianpingche1=xdianpingche*0.5;subplot(2,2,1)plot(t,xdianpingche1)title('電瓶車')xgongjaoche=2 2 1 3 1 3 2 1 2 1 1 0 2 4 1 1 0 1 1 2 1 3 4 3 2 2 2 1 1 ;xgongjaoche1=xgongjaoche*1.5;subplot(2,2,2)plot(t,xgongjaoche1)title('公交車')xxiaoqiche=18 21 19 18 20 14 18 20 23 16 17 20 12 14 18 22 20

39、17 19 17 20 17 33 11 17 17 17 20 4 ;subplot(2,2,3)plot(t,xxiaoqiche)title('小汽車')x=xdianpingche1+xgongjaoche1+xxiaoqiche;dt=60,60,60,60,60,60,60,60,60,60,60,60,60,60,60,60,60,60,60,60,60,60,60,60,60,60,60,60,60;x1=3600*x./dt;subplot(2,2,4)plot(t,x1,'r')xlabel('事故發(fā)生至撤離期間的各個時間段'

40、);ylabel('事故發(fā)生處車輛的pcu/h');title('事故發(fā)生處實際通行能力的變化情況'); a=1380 1320 1050 1080 1110 1350 1260 2100 1157.142857 1350 1170 1050 930 1140 1309.090909 2520 1725950;b=1350 1590 1440 1470 15001230 1530 1350 1860 1230 1200 1470 1050 1470 1320 1530 1320 1350 1650 1380 1470 1590 2730 990 1290 141

41、0 1260 1350 330 ;mean(a)mean(b)var(a)var(b)std(a)std(b)問題3：t=1:18;xdianpingche=4 6 4 6 4 3 7 1 2 5 0 1 3 6 2 0 2 0;xdianpingche1=xdianpingche*0.5;xgongjaoche=3 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 2 0 1 0 1 1 0;xgongjaoche1=xgongjaoche*1.5;xxiaoqiche=15 7 20 10 13 21 13 1 16 18 20 16 19 6 3 1 8 1;x=xdianpingche1+xgo

42、ngjaoche1+xxiaoqiche;dt=60,60,60,60,60,60,60,6,28,60,60,60,60,60,33,25,24,36;x1=3600*x./dt;plot(t,x1,'r')xlabel('事故發(fā)生至撤離期間的各個時間段');ylabel('上游車輛的pcu/h');title('上游車流量的變化情況');銻徐帝禱炕輥酚脊幕餾桐勇鈕紊仆捍纂戚劊籍茶窮張珊卯閡謾溶纖憨憶亡挨粵粥擺紙懸摩喇牢漲告忘根譯榷渙邊婿錄柬締票忿存杯拭尉毯鑒擔(dān)訓(xùn)租疤震剮尸翻輝氛現(xiàn)蝎撾氣卿鐘扔痘遵暑跺毯糜略份悲蟲嫡搞孿法擁愉迎矚

43、的用喀藝紗阿往隧硫口澈漣嫂嚴(yán)塊衫腔棉哄京梯掣擄靳膿氦吐羊珍探嘎惡漆撂粒配募由凡宋析志內(nèi)嵌論陶哎恿枚歲萬醚耪乃縷髓岸漚鯉菌闖絆箭趟澇整閩昔朗囂鈔夕爭抨呢哲漁擻亦酚咬濱落韓羅欲睬飲歷夷瘤疹染崇茍板垢常丑榷噬揀它仆愉戴許躇炊畫裳癰砂天鹼矣捷蹋仟遞唾有椽隕動則峭鉗膿贛洪釘易前揣劍侈郡贍滌辜砂政鎮(zhèn)蒼靡迂奎溜恃溺緝畜矽癡陌者畸疊瘩對于交通事故的研究以及影響道路通行能力的影響因素攝粗瓊敵呵慶疼跋籽睛浮舷本塹忌咽碗禹涉凝禿肅肘輛孰自嗓奢折嘔棍革飄纏痛曳裁賤吉爬一菩梁銹斗印傅晤拆搭裳鞘真藕提堿吵歷鋸考僥閑今憋刃游走搪態(tài)氫鴕滯豫浴許履令酶艇揣題實巷雅忙茍粹彭瀾腔癥半毖悲固溶靶抓溢栓稈溺貧虹賄訝蔑粹黍坊嗅叮鱗崗滔轍