車道占用對城市道路通行能力影響

車道占用對城市道路通行能力影響摘要隨著城市的發(fā)展，城市交通問題越來越受到重視，其中各種各樣的占道堵塞交通的問題是其中的主要問題，如車禍，占道施工等，對占道問題的研究有助于這些問題的科學解決，本文研究了車禍時車道被占用對城市道路通行能力的影響，通過線性回歸的分析，簡單直觀的表現(xiàn)研究了事故發(fā)生后排隊長度與事故橫截面實際通行能力、事故持續(xù)時間、路段上游車流量之間的關(guān)系。關(guān)鍵詞：線性回歸實際道路通行能力折線圖一：誤差處理：通過視頻可以看到，視頻中車輛通過距離長短、花費時間長短都比較小，車輛在通過事故路段時并不是勻速，人工測量具有很大的相對誤差，無法距離、時間、車速進行精確建模，無法利用常見的公式求得實際通行能力。然而，經(jīng)過統(tǒng)計，將視頻的時間做如下分類:（1）事故持續(xù)時間段：從事故發(fā)生到事故車輛撤離的時間段；（2）車輛飽和狀態(tài)：視頻中大部分時間段內(nèi)，相鄰的兩輛車在保證一定安全距離的條件下都是接連緩慢通過事故所處橫斷面的，也就是說車輛對事故所處橫斷面處的補充作用一直是飽和的，因此符合實際通行能力中的“最大小時通行量”的定義,可以利用該類時間內(nèi)的橫斷面單位時間內(nèi)的車流量來反映道路實際通行能力的大?。徊煌悇e時間段的時間段類別分配對應時刻總長度/s事故持續(xù)時間段16:42:33~17:00:091056視頻的跳躍16:49:37~16:50:0516:56:00~16:57:58146車輛短缺狀態(tài)16:42:33~16:42:4016:44:16~16:44:3278（3）車輛短缺狀態(tài)：兩輛車之間的距離大于安全距離時，兩輛車相繼通過事故所處橫斷面的時間間隔較大，車輛的補充作用處于短缺狀態(tài)無法反映“最大小時通行量”的關(guān)鍵本質(zhì)；（4）視頻跳躍段：實際視頻中存在畫面跳躍的情況，需要加以剔除：由上表可知,整個視頻中畫面除去跳躍部分,一共有1056（s）-146（s）=910（s）的正常時間,其中車輛短缺狀態(tài)時間為78s,占正常時間的91.43%，可以認為絕大部分時間內(nèi)，事故所處橫斷面一直處于車輛飽和狀態(tài)，即最大小時通行量狀態(tài)，利用單位時間內(nèi)車流量即可作為最大通行能力。二：數(shù)據(jù)處理通過查找資料，我們可以找到如下幾種數(shù)據(jù)的處理方法。（1）車輛折算系數(shù)車類轎車大客車電瓶車折算系數(shù)11.50.2根據(jù)以上系數(shù)計算出各個觀察時間點的交通流量，值得注意的是，有一些觀測區(qū)間不滿30秒，對于這種數(shù)據(jù)我們采用加權(quán)的方法，估計出滿30秒的交通流量，權(quán)值L的大小按如下公式計算：L=30/(觀測的時間)然后計算出完整的交通流量變化表：視頻1交通流量變化表時間區(qū)間1234567車禍發(fā)生91011流量（輛/半分鐘）8.18.94118.79.7109.212.11112131415161718192021227.610.71099.211242526272829303132333438.511.5109.3911.2363738車禍撤離404142911.610.721.121.714.6對于事故發(fā)生后的實際通行能力，由于車道被占用，肯定會減小，至于它的變化過程，我們只有觀察實際的交通流量，從交通流量的變化中找出實際通行能力的變化過程，為此我們經(jīng)過認真地分析和記錄數(shù)據(jù)得到每30秒的交通流量，得到各時刻通過橫斷面車輛的數(shù)量和種類，，然后把各種車輛的數(shù)量轉(zhuǎn)換成標準車當量，得到各時間區(qū)間的實際交通流量，數(shù)據(jù)見下表：視頻2各個觀察區(qū)間的交通流量時間區(qū)間12345車禍發(fā)生78910111213交通流量3.415.8313.213.910.18.613.313.214151617181920212223242526279.912.89.911.18.2148.811.211.71515.928293031323334353637383940419.910.6111.611.97.912.612.110.410.411.1424344454647484950515253545510.210.710.89.611.411.513.611.19.910.19.4565758596061626364事故撤離666769.910.19.41110.512.912.918.320.3（2）視頻1各時段通過車輛數(shù)起始時間轎車大客車電瓶車起始時間轎車大客車電瓶車16：38:3961316:49:32-16：49:3820116：39:0971216:50:0571316：39:3940016:50:35110116：40:09100516:51:0581116：40:3961616:51:3590416：41:0981116:52:05 81016：41:3972 016:52:35810車禍發(fā)生16:53:0571016:42:3262116:53:35-16:53：5251016:43:0273316:54:04100016:43:32110016:54:3471416:44:0271516:55:0490016:44:3280216:55:35100616:45：0270116:57:55-16:58:1851216:45:3290316:59:09-16:59:3171016:46:0281116:59:44-17:00:0780116:46:32801車禍撤離16:47:0270 317:01:21163316:47:3291117:01:51-17:02:08101416:48:02100017:03:23-17:03:50111316:48:3290016:49:02901視頻2各時段通過車輛數(shù)時間小轎車電瓶車大客車時間小轎車電瓶車大客車17:28:5132017:48:21102117:29:21154017:48:5162117:29:5130017:49:21123017:30:21165117:49:51103117:3033017:50:21102017:34:2192017:50:51102017:34:51101217:51:2193117:35:21122117:51:5196017:35:5183117:52:2186117:36:2183017:52:51104017:36:51114117:53:2163217:37:21101217:53:51111017:37:5182117:54:21103117:38:21124017:54:51103017:38:5182117:55:2182217:39:2163317:55:51810117:39:5181017:56:2198217:40:21105217:56:5193117:40:5184017:57:2182117:41:21111017:57:5183117:41:51101117:58:2162217:42:21145017:58:5142117:42:51107317:59:2161217:43:21104017:59:51111017:43:5153118:00:2182117:44:2191018:00:5183117:44:5182118:01:2192017:45:21103018:01:5180217:45:51115018:02:2190117:46:2183218:02:51112117:46:5143018:03:2130017:47:2164218:03:28134317:47:5183218:03:58801（3）高速公路路段車輛換算系數(shù)車型平原微丘重丘山嶺大型車小客車1.01.01.0由于考慮到不同時間段內(nèi)的上游車流量因為相位時間的影響而變化，因此我們從視頻中采集數(shù)據(jù)對上游車流量和時間進行擬合。本問將事故所處橫斷面作為下游路口，相位時間為30，單位時間為1分鐘，當上游斷面出現(xiàn)綠燈時，收集其后30內(nèi)通過上游斷面的車輛數(shù)，因為在接下來出現(xiàn)紅燈的過程中沒有車輛通過上游斷面，所以將通過上游斷面的車輛數(shù)作為單位時間的車量，即車流量；數(shù)據(jù)見下圖：各時刻車流量123456789141514151817191918101112131415161718181914161415141413由于在交通事故發(fā)生的同時，下游單位時間內(nèi)的通過事故橫截面的車輛個數(shù)。故我們開始統(tǒng)計通過事故所處橫截面的車輛數(shù)，每60統(tǒng)計一次，得到單位時間通過事故所處橫截面的車輛數(shù)，即事故橫斷面實際通行能力，數(shù)據(jù)見下表：各時刻事故橫斷面實際通行能力12345671917141718201789101112131416151819202122由上面三種不同的數(shù)據(jù)我們可以發(fā)現(xiàn)，第二種數(shù)據(jù)是最原始的，沒有進過處理的數(shù)據(jù)，在一定程度上擁有準確性，而數(shù)據(jù)一和數(shù)據(jù)三都對數(shù)據(jù)都做了或多或少的處理，讓我們對數(shù)據(jù)或多或少有遺漏跟缺失。我們知道所謂實際通行能力是指在設(shè)計或評價某一具體路段時，根據(jù)該設(shè)施具體的公路幾何構(gòu)造、交通條件以及交通管理水平，對不同服務水平下的服務交通量（如基本通行能力或設(shè)計通行能力）按實際公路條件、交通條件等進行相應修正后的小時交通量。由于視頻的時間只有20多分鐘，而且從上游路口信號配時方案中可以看出，紅綠燈的相位時間均為30秒，為了更好地反應交通流量的的變化過程，我們計算每60秒內(nèi)的通過的標準車當量作為交通流量或通行能力。道路通行能力是表示道路所能承擔車輛通過的能力，當?shù)缆飞蠈嶋H交通量小于其通行能力時，道路上行駛車輛處于自由行駛狀態(tài)，車速較高，交通密度較小，車頭時距分布規(guī)律符合負指數(shù)分布，車輛能實行超車；當?shù)缆飞蠈嶋H交通量接近或等于其通行能力時，道路上行駛的車輛用接近勻速的車速跟蹤行駛，出現(xiàn)車隊行駛現(xiàn)象，車頭時距分布接近均數(shù)值；當?shù)缆飞蠈嶋H交通量超過其通行能力時，道路上行駛車輛密度增大，車速降低，出現(xiàn)交通擁擠和阻塞現(xiàn)象。三：數(shù)據(jù)的整理與分析通過我對數(shù)據(jù)二的分析與整理以及自己對視頻資料的整理整理出下表：視頻一：視頻二：計算每個時間節(jié)點通過截面得車輛數(shù)換算成標準車當量，分三個車道，以60s為一個單位，統(tǒng)計了各車道的車輛通行量，與總通行量，以時間為自變量，通行量為因變量可以得到散點圖。將散點圖連接，得到曲線圖。結(jié)合散點圖和曲線圖我們可以知道散點比較集中，并呈現(xiàn)一種持續(xù)向上或向下的趨勢，由此我們可以使用線性回歸進行分析。線性回歸是利用稱為線性回歸方程的\o"最小二乘法"最小二乘函數(shù)對一個或多個\o"自變量（頁面不存在）"自變量和\o"因變量（頁面不存在）"因變量之間關(guān)系進行建模的一種\o"回歸分析"回歸分析。性回歸模型經(jīng)常用最小二乘逼近來擬合，但他們也可能用別的方法來擬合，比如用最小化“擬合缺陷”在一些其他規(guī)范里（比如最小絕對誤差回歸），或者在橋回歸中最小化最小二乘損失函數(shù)的懲罰.相反,最小二乘逼近可以用來擬合那些非線性的模型。線性回歸分為一元線性回歸分析與多元線性回歸分析。一元線性回歸分析預測法模型分析\o"一元線性回歸分析預測法"一元線性回歸分析預測法，是根據(jù)自變量x和因變量Y的相關(guān)關(guān)系，建立x與Y的線性回歸方程進行預測的方法。由于市場現(xiàn)象一般是受多種因素的影響，而并不是僅僅受一個因素的影響。所以應用一元線性回歸分析預測法，必須對影響市場現(xiàn)象的多種因素做全面分析。只有當諸多的影響因素中，確實存在一個對因變量影響作用明顯高于其他因素的變量，才能將它作為自變量，應用一元相關(guān)回歸分析市場預測法進行預測。一元線性回歸分析法的預測模型為：（1）式中，xt代表t期自變量的值；代表t期因變量的值；a、b代表一元線性回歸方程的參數(shù)。a、b參數(shù)由下列公式求得（用代表）：為簡便計算，我們作以下定義：(2)式中：這樣定義a、b后，參數(shù)由下列公式求得：(3)將a、b代入一元線性回歸方程Yt

=

a

+

bxt，就可以建立預測模型，那么，只要給定xt值，即可求出預測值。在\o"回歸分析預測法"回歸分析預測法中，需要對Ｘ、Ｙ之間相關(guān)程度作出判斷，這就要計算\o"相關(guān)系數(shù)"相關(guān)系數(shù)r，其公式如下：相關(guān)系數(shù)r的特征有：①相關(guān)系數(shù)取值范圍為：-1≤r≤1。②r與b符合相同。當r>0，稱正線性相關(guān)，Xi上升，Yi呈線性增加。當r<0，稱負線性相關(guān)，Xi上升，Yi呈線性減少。③|r|=0，X與Y無線性相關(guān)關(guān)系；|r|=1，完全確定的線性相關(guān)關(guān)系；0<|r|<1，X與Y存在一定的線性相關(guān)關(guān)系；|r|>0.7，為高度線性相關(guān)；0.3<|r|≤0.7，為中度線性相關(guān)；|r|≤0.3，為低度線性相關(guān)。(4)本題我們可以簡單的使用一元線性回歸分析。得到線性回歸圖。由散點圖可知，視頻一我們可分為兩段進行分析。四：總結(jié)視頻一在事故發(fā)生之前，該橫截面處的交通流量具有很大的波動性，數(shù)據(jù)上下呈一高一低交錯的周期性分布，分析原因，我們認為這和上游路段的紅綠燈有顯著關(guān)系。此時，交通順暢，無車道占用情況，道路上行駛車輛處于自由行駛狀態(tài)，車速較高，交通密度較小，車頭時距分布規(guī)律符合負指數(shù)分布，車輛能實行超車，所以它的交通流量小于道路的最小通行能力,道路的通行能力不變事故發(fā)生后，由于車道被占用，道路的實際通行能力肯定會降低。其減小后的理論值已在圖中畫出。其交通流量還是呈現(xiàn)周期性分布，而且全都高出最大通行能力，數(shù)值趨于平緩，并且逐漸遠離最小通行能力，這表示受交通事故的影響，交通流量高出最小通行流量的值趨于穩(wěn)定，在事故發(fā)生后的2個觀察區(qū)間內(nèi)，交通流量的變化情況與事故發(fā)生前銜接得比較好，通過分析視頻資料可知，這主要是因為事故剛發(fā)生時，其它車輛的整體行駛速度不會迅速下降，大致1分鐘過后，由于事故帶來的交通堵塞就逐漸嚴重起來，交通流量呈現(xiàn)迅速升高，有立馬逐漸降低的周期性變化（受上游路段的綠燈放行的影響），而且數(shù)據(jù)有趨于平緩的趨勢（因為事故車輛起到了一個限流的作用）。道路的實際通行能力逐漸降低。事故撤離后，交通流量在短時間內(nèi)急劇增大，車流量猶如決堤之洪，經(jīng)過一段時間的卸力后，交通流量便迅速降低，道路的實際通行能力恢復正常，從圖中數(shù)據(jù)可以看出，短時間內(nèi)交通流量任然大于道路的最大通行能力，但在逐漸降低，而且從視頻中可以看出，上游路段的車流量較事故發(fā)生前要大得多，且有增大的趨勢，這就意味著交通流量即使迅速降低也不會降低到事故發(fā)生前的水平，稍微分析視頻資料可知，事故撤離后，視頻中資料記錄的時間是下午5點，到了下班的時間，交通流量自然會增大，甚至出現(xiàn)交通流量大于道路的實際通行能力的現(xiàn)象，這也屬于正?，F(xiàn)象，與事故的影響無關(guān)。綜上所述，事故所處的橫斷面實際通行能力的變化過程可簡述為：事故發(fā)生后，斷面實際通行能力由正常水平逐漸降低，事故撤離后，橫斷面的實際通行能力又逐漸恢復到正常水平。視頻二在事故發(fā)生之前，該橫截面處的交通流量具有很大的波動性，數(shù)據(jù)在道路的實際通行能力上下呈一高一低交錯的周期性分布，分析原因，我們認為這和上游路段的紅綠燈有顯著關(guān)系：當觀測時間區(qū)間為綠燈放行時間時，再加上視頻上顯示的時間是下午5點半左右，正處于下班的高峰時期，此時的交通流量會超過道路的實際通行能力；當觀測時間為紅燈限行時間時，道路上車輛較少，行駛車輛處于自由行駛狀態(tài)，車速較高，交通密度較小，車頭時距分布規(guī)律符合負指數(shù)分布，車輛能實行超車，所以它的交通流量小于道路的最小通行能力,此時道路的通行能力不變。事故發(fā)生后，由于車道1和2被占用，只有車道3能正常通車，此時道路的實際通行能力肯定會降低，其減小后的準確值已在圖中畫出?？梢钥闯銎浣煌髁窟€是呈現(xiàn)周期性上下分布，而且基本上全都高出最大通行能力，折線圖的前半段波動較大，周期性較強，而到后半段數(shù)值趨于平緩，這表示受交通事故的影響，交通流量高出最大通行流量的值趨于穩(wěn)定，并且，可以看出，事故期間的交通流量的各個峰值均小于事故發(fā)生前流量的峰值，而各個周期的最小值又普遍大于事故發(fā)生前流量的最小值，這是因為事故車輛起到了一個限流的作用，即降低最大流量，提高最小流量。這個時候，道路的實際通行能力逐漸降低。事故撤離后，交通流量在短時間內(nèi)急劇增大，車流量猶如決堤之洪，經(jīng)過一段時間的卸力后，交通流量便迅速降低，道路的實際通行能力恢復正常，從圖中數(shù)據(jù)可以看出，短時間內(nèi)交通流量任然大于道路的最大通行能力，但在逐漸降低，這是由于事故造成的交通堵塞不可能在很短的時間內(nèi)便消散。此時，道路的實際通行能力會逐漸地恢復到事故之前的正常水平。對于視頻2中事故所處的橫斷面實際通行能力的變化過程可簡述為：事故發(fā)生后，斷面實際通行能力由正常水平逐漸降低，事故撤離后，橫斷面的實際通行能力又逐漸恢復到正常水平。對比最后，來分析事故所占車道不同對橫斷面實際交通能力影響的差異。我們單從視頻1和視頻2事故發(fā)生期間的交通情況進行分析可知，視頻1中事故所占車道為車道3和車道2，僅最邊上的車道可以通車，而視頻2中事故占車道為2和1，僅車道3可以通車，從視頻資料中可以看出，視頻2中的車輛行駛的速度比視頻1中的要快，而且車輛的總量也要多一些，從視頻中還可直接看到，視頻一種事故的處理時間交視頻二中事故的處理時間短，車輛擁堵現(xiàn)象較視頻二中嚴重，這可能與事故發(fā)生時間有關(guān)，視頻二時間段為下班高峰期，道路的車流量相對較大，所以擁堵程度要比視頻一嚴重。車道上從上游下來的車輛中走車道3的要比走車道1的也要多一些，這與附件三中給出的下游方向流量分布比例有關(guān)，附件三中下游路段右轉(zhuǎn)流量比例為21%，直行流量比例為44%，左轉(zhuǎn)流量比例為35%，說明多數(shù)司機在選擇車道時會選擇靠近中央的兩條車道，一旦車道3和2被占用，多數(shù)車輛在交通不暢的情況下變換車道就會很慢，而若是車道2和1被堵，由于多數(shù)司機選中央路線，所以需要換車道的車輛不多，車輛的行駛速度稍快，交通流量也比視頻1中大，交通流量又從側(cè)面反映了道路通行能力的大小，這就是為什么視頻2中道路的實際通行能力要比視頻1中的通行能力大，即可以得到結(jié)論：占用的車道越靠近道路中央，對該橫斷面實際通行能力的影響越大。參考文獻[1]袁以武.信號燈控制交叉口延誤建模分析中的若干新問題[D].上海:上海大學理學,200