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2019年 第1期

2019年卷首语
吴超仲
2019, 37(1). doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.01.001
摘要:
刚刚过去的2018年,是《交通信息与安全》杂志跨越式发展的一年,也是厚积薄发的一年.继2015年被评为“RCCSE中国核心学术期刊(A)”(交通运输工程排名前20%);2017年成为2017-2018年度中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊;2018年入编《中文核心期刊要目总览》(第8版),实现了国内期刊评价检索数据库收录“大满贯”!
征稿启事
2019, 37(1).
摘要:
特邀专稿
我国“零死亡愿景”交通安全理念及实施战略研究
严新平, 吴兵, 贺宜, 钟鸣, 朱玉斌, 赵霞, 王前选
2019, 37(1): 1-6. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.01.001
摘要:
安全是交通运输永恒的主题,事关国家经济社会的发展与稳定.围绕实现“人民满意、保障有力、世界领先”的交通强国目标,以降低交通事故率、死亡率和提高交通系统安全可靠性为导向,在深入剖析我国交通安全现状和问题基础上,总结国内外交通安全发展趋势,提出了中国“零死亡愿景”交通安全理念和实施战略,为服务交通安全强国建设提出具体对策建议.
交通安全
城市快速路减速车道驾驶行为分析及其安全性研究
周颖, 邓敏, 吕能超
2019, 37(1): 7-12,34. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.01.002
摘要:
为了研究驾驶人在城市快速路匝道减速车道的驾驶行为及其风险特征,基于43名不同经验驾驶人的道路实验数据,提取了典型快速路出口减速车道共260 m的驾驶行为数据;采用统计方法分析了不同经验驾驶人的行车轨迹、进入减速车道的纵向位置、进入匝道时的车速、进入匝道时的横向位置,以及在典型断面上平均车速.通过分析数据发现,熟练驾驶人提前变道意识强于非熟练驾驶人,而这种提前变道行为对于尽早进入减速车道有正面作用;熟练驾驶人能更好地保持进入匝道时的横向位置,非熟练驾驶人则偏右;减速车道对熟练驾驶人和非熟练驾驶人的减速效果均不理想,非熟练驾驶人在减速车道上车速显著低于熟练驾驶人,但是所有驾驶人在出口匝道车速比限速值要高.研究结论可为城市快速路减速车道参数设计和交通安全管理提供理论基础.
日本城市快速路小半径曲线交通事故因素研究
李蕊, 吴勇
2019, 37(1): 13-19. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.01.003
摘要:
为了发现小半径曲线段几何设计、交通流和外界环境等因素对交通事故的综合影响,利用主成分分析法研究了事故诱因及其影响机理,统计分析了事故率的变化趋势,比较了不同光照和日期类别的事故率特性差异.研究表明,100 m可作为城市快速路小半径曲线最大半径值.不良的纵断面线型变化是非饱和流最重要的事故诱因,而大曲率变化是饱和流最重要的事故诱因.随交通密度的增长,事故率呈幂函数快速下降,拥堵后则相对缓慢增大.白天相对于夜晚事故率大,休息日相对于工作日事故率大.研究结果不仅有利于发现事故因素综合影响机理,对小半径曲线几何设计优化和交通安全管理也具有实践意义.
信号交叉口行人使用手机对其过街行为和安全的影响
张存保, 韦媛媛, 陈峰
2019, 37(1): 20-34. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.01.004
摘要:
针对信号交叉口处行人使用手机对其安全产生不利影响的问题,以武汉市9个信号交叉口的实测数据为基础,对行人使用与不使用手机情况下的过街行为与安全性差异进行统计分析.以往的研究中,评价行人安全多通过简单的对比分析,很少有量化的参数依据;针对行人使用手机对过街安全的影响,以人车冲突为评价指标,建立了基于有序概率(OP)的模型,可以更好地量化评价与预测信号交叉口处的行人安全.结果 表明,有11个因素与人车冲突显著相关,包括行人年龄、使用手机方式、过街速度、行人是否与他人结伴过街、嘹望次数、闯红灯与否、车道数、上游车道左转流量、上游车道右转流量、进口道右转流量和信号周期.其中,使用手机会增加人车冲突的概率:在双向2,4,5,6和7车道上,过街时打电话行人的人均冲突分别是不使用手机行人的3.56,3.42,3.33,3.29和3.00倍;看屏幕行人的人均冲突分别是不使用手机行人的4.78,4.17,3.80,3.59和3.30倍;而听音乐行人和不使用手机行人之间的人均冲突并没有明显差异.
交通信息工程与控制
基于侧向车辆影响的跟驰模型建模及仿真
刘大为, 史忠科
2019, 37(1): 35-41. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.01.005
摘要:
应用实际交通数据对现有的2种跟驰模型进行模拟验证,结果显示,其与实测数据均存在一定误差.之后通过分析车辆在跟驰状态下行驶所受影响因素,结合驾驶员心理,在优化速度模型的基础上结合侧向车辆的影响因素建立新的交通流跟驰模型.通过线性稳定性分析,得到了模型的稳定性条件,分析结果表明,模型稳定性受侧向邻车行驶状态的影响,侧向影响越小,模型稳定性越好.通过西安市某路段的交通数据对新模型进行了验证,结果表明,相对于优化速度模型,新模型仿真结果更贴近实测交通数据,均方差降低62.89%,最大绝对误差降低66.39%,最小绝对误差降低33.4%.
面向人机协同共驾的驾驶行为短时预测方法研究
喻恺, 彭理群, 丁雪, 贺宜
2019, 37(1): 42-48,57. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.01.006
摘要:
通过实时感知交通场景下的汽车相对运动状态和行车安全信息,对驾驶人的操纵行为进行短时预测,进而为人机协同驾驶中主权切换的模式与方法提供依据.基于线性最优二次型方法建立了典型驾驶意图下的驾驶操纵序贯链优化目标函数,通过求解目标函数得到驾驶人操纵行为对车辆运动状态的改变量,并结合运动学CA模型提出了驾驶操纵行为短时预测模型.运用统计检验分析实车试验和所提出的模型得到的仿真试验驾驶输入之间的差异程度.实车实验的统计检验结果表明,不同驾驶工况下的驾驶输入差值的配对样本T检验的T统计量分别为1.96,0.1,1.36,均小于其T临界检验值.所提出的模型能较好的模拟实际驾驶操纵行为特征,并能对驾驶人操纵行为进行准确的短时预测.
基于倾向流和深度学习的机场运动目标检测
詹昭焕, 韩松臣, 李炜, 余丽莎
2019, 37(1): 49-57. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.01.007
摘要:
针对当前基于视频图像的场面监视目标检测方法存在定位误差较大,识别准确率低等问题,建立一种结合目标运动信息的机场场面运动目标检测方法:利用倾向流法提取出运动目标在图像中的候选区域,对候选区域执行点池化操作以确定区域建议的边界,采用Inception结构构建一个浅层卷积神经网络,并使用该网络对区域建议中的航空器、车辆和人员进行识别.结合国内机场的监视视频,构建了一个包含4 938张图片的机场目标数据集,用于算法的训练和测试.结果 表明,运动目标提取的准确率达到94%以上,运动目标识别的Top-1准确率达到了97.23%,运动目标平均准确率达到86.23%.与3种深度学习目标检测算法相比,运动目标检测精度平均提升了39%.
面向智能手机的驾驶员交通信息搜寻-决策行为分析
陆欢, 戢晓峰, 阮鸿柱
2019, 37(1): 58-64,71. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.01.008
摘要:
为系统分析面向智能手机的驾驶员交通信息搜寻-决策行为影响机理,在集成分析交通信息搜寻及决策行为,构建驾驶员交通信息行为概念模型的基础上,基于有序多分类Logistic模型构建搜寻行为模型,分析社会属性和交通信息感知对驾驶员交通信息搜寻行为的影响;同时,基于TPB构建决策行为模型,考虑心理因素变量对驾驶员交通信息决策行为的影响,运用结构方程模型定量刻画驾驶员对智能手机发布交通信息的响应机制.结果 表明:①驾驶员年龄与交通信息搜寻频率呈显著负相关,信任度对搜寻频率的正向影响最大,平均作用系数达21.762;②知觉行为控制对驾驶员出行决策的影响最大,贡献度达0.4;③停车信息对驾驶员行为态度的影响最小,贡献度为0.85,表明驾驶员迫切希望提高智能手机中停车信息的精准性和时效性.
城市多模式交通网络的复杂网络特性与鲁棒性研究
强添纲, 赵明明, 裴玉龙
2019, 37(1): 65-71. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.01.009
摘要:
为深入分析城市多模式交通网络的复杂特性,促进多模式交通的协同发展.采用原始映射法构建了包括小汽车网络、地面公交网络和轨道交通网络三者叠加而成的城市多模式交通网络模型.结合城市交通网络的实际运行情况,综合考虑客流量和运行时间的影响因素,对传统加权方式进行改进,方便建立更加准确、贴近现实的城市多模式加权交通网络模型.利用复杂网络的分析方法,应用Pajek和Ucinet这2种网络分析软件,对哈尔滨市多模式加权交通网络及3个单一模式子网络的复杂网络特性进行实证对比分析.提出城市多模式交通网络鲁棒性分析指标,对比研究交通网络受到攻击时的稳定性.结果 表明,相比单一模式的子网络,叠加后的城市多模式交通网络聚类系数增加,节点间紧密度有所增强,具有典型的小世界特性,表现出对随机攻击的鲁棒性和对蓄意攻击的脆弱性.
基于卷积神经网络的自行车骑行行为识别
邵壮壮, 谷远利, 姜若琳
2019, 37(1): 72-79. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.01.010
摘要:
为研究适合我国城市交通的自行车骑行行为分类识别方法,实施骑行行为视频调查试验,并提取骑行者骑行特征信息.结合我国交通现状和自行车交通特点,提出一种新的骑行行为分类方法,新的行为分类可基本覆盖我国自行车交通的所有骑行行为场景.采用提出的行为分类方法对试验个体骑行行为进行人工分类标记,得到不同骑行场景下的骑行行为分类数据集.基于卷积神经网络(CNN)建立自行车骑行行为识别模型,考虑模型输入特征特性以及分类任务复杂度对模型结构进行迭代设计选优,调整模型网络组成和卷积参数,得到分类效果显著的模型结构.对比分析多元Logit分类模型、三层全连接层BP神经网络模型,与本文的卷积网络模型在骑行行为分类预测的表现,在20 000次迭代训练之后,3个模型均得到收敛结果.结果 表明,提出的骑行行为分类模型准确率分别高于多元Logit模型20%,高于BP网络模型15%,显著优于对比模型的识别效果.卷积网络模型可有效解析骑行行为与各骑行特征因素之间的关系.
交通规划与管理
基于随机路径选择的城市轨道交通客流分配悖论
王伟, 丁黎黎, 张文思, 高歌, 张辉
2019, 37(1): 80-87,96. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.01.011
摘要:
在城市轨道交通网络中,当改善1条已有的轨道线路(包括提高发车频率和降低服务票价等)或者新增1条轨道线路之后,将会发生客流分配悖论.为了分析该交通悖论的特征,基于传统的和改进的Logit模型的随机网络加载结果,采用公式解析和数值计算的方法,研究了悖论的形成条件,推导了悖论边界曲线和悖论区域大小,讨论了不同的Logit模型在预测随机交通悖论方面的差异性,并最终得到了轨道线路的服务质量(包括运行时间和服务票价等)差异、乘客的随机路径选择行为、乘客的出行时间价值和随机感知误差的大小等因素对客流分配悖论产生的作用机理,为避免悖论的发生提供了理论指导.
城市干路交叉口路侧交通标志遮挡失效研究
裴玉龙, 郭明鹏, 金英群
2019, 37(1): 88-96. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.01.012
摘要:
为了分析外侧车道中大型车对城市干路交叉口路侧交通标志遮挡的影响,基于空间遮挡模型存在缺陷,研究了交叉口路侧交通标志时间遮挡模型.通过驾驶人最大视域角及小型车、大型车在路段上运行时与交通标志存在的几何关系,确定了遮挡模型的开始计数条件、停止计数条件及遮挡判定条件.以驾驶人视认交通标志需要的最小时间为依据,建立驾驶人错过交通标志的概率模型.利用Vissim仿真获取仿真时间、车辆编号、路径编号以及小型车、大型车车头坐标等数据,依据遮挡模型的3个条件进行小型车驾驶人错过交通标志的概率计算.从外侧车道中大型车比例和行驶速度2个方面分析其对交通标志遮挡的影响.结果 表明,原始数据下得到小型车驾驶人错过交通标志的概率为0.042 6.在交叉口进口道交通量、绿信比等参数不变的条件下,将外侧车道中大型车比例由0.10增加至0.40时,小型车驾驶人错过交通标志的概率由0.021 3增加至0.117 6,二者呈正相关;外侧车道大型车行驶速度增大,驾驶人错过交通标志的概率并非一定降低,还取决于外侧车道中大型车的数量.
基于模糊证据理论的风电场海缆路由方案选择研究
乐可定, 金酣, 许慧, 林佩佩, 魏久然, 吴兵
2019, 37(1): 97-103,127. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.01.013
摘要:
为合理规划风电场海上路由,保障船舶航行安全和节约运营成本,研究了基于模糊证据理论的风电场海缆路由方案选择方法.识别了风电场海缆路由规划的影响因素,建立了海缆路由的3层决策框架.利用模糊隶属度函数对影响因素进行模糊化,并引入置信度建立了置信推理规则库,建立了影响因素与决策变量的模糊转换方法,并引入证据理论对转换后的影响因素进行合成,从而实现海缆路由的最优选择.以浙能风电场海缆路由选择为例,确定了浙能风电场海缆路由的规划方案.结果 表明,该模型能够充分考虑通航安全对风电场海缆路由的影响,且能够解决对通航安全因素模糊推理过程中不能精确描述输出变量的问题,因此,能够为风电场海缆路由方案选择提供定量和可靠的评价工具.
共享单车引入后通勤者出行方式选择影响因素建模
曾思萌, 叶茂, 刘英舜, 陈雅婧
2019, 37(1): 104-112. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.01.014
摘要:
为研究共享单车的引入对通勤者出行方式选择的影响,通过对南京市通勤居民进行出行问卷调查,从社会经济属性、家庭属性、出行特性及出行意愿4个方面,采用混合logit模型分析通勤者在共享单车出现后的出行方式选择影响因素.结果 表明,性别、收入、企事业者/教师医生、拥有私家车、出行费用、出行距离、出行时间及舒适性对通勤者选择私家车出行都是正显著的;年龄、企事业者、出行费用、出行时间及经济/安全/环保性对通勤者选择公共交通具有显著正影响;收入、出行距离、出行时间及安全性对通勤者选择自行车出行具有显著负影响;年龄、性别、出行距离、出行时间及安全性对通勤者选择共享单车出行具有显著负影响.其中,注重经济性的通勤者选择公共交通的概率会达到65.58%,注重环保性的通勤者选择公共交通出行的概率可达到84.55%;注重舒适性和注重经济性相比,优先考虑舒适性,即更愿意选择私家车出行.
基于D-S证据理论的出租车减排策略评价
胡晓伟, 刘响, 孙航航
2019, 37(1): 113-120. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.01.015
摘要:
针对目前出租车污染减排策略效果的评价缺少数据支持的问题,研究了基于层次分析法及D-S证据理论的评价模型.通过文献梳理筛选了出租车维护保养、提高燃油标准、减少出租车空驶里程、定期更换尾气净化装置、推广新能源汽车等5种出租车污染减排策略.随后从经济、环境、社会和技术4个方面,建立了出租车减排策略效果评价的指标体系.运用层次分析法获得了子准则层指标权重,运用D-S证据理论从公众、政府管理者、研究人员、专家等多主体角度综合分析了不同减排策略的效果.结果 表明,推广清洁能源汽车策略效果的评价值比提高燃油标准策略高9.35%,比定期更换尾气净化装置策略高11.59%,比车辆维修与保养策略高16.56%,比减少出租车空驶里程策略高21.29%.
基于稀疏高斯过程混合模型的短时交通流预测
韩春颖, 周亚同, 常和玲, 池越, 何静飞
2019, 37(1): 121-127. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.01.016
摘要:
交通流预测在智能交通系统中起重要作用.由于短时交通流的时变性,传统预测模型效果较差.将稀疏高斯过程混合(SGPM)模型用于短时交通流预测,并研究了隐变量后验硬划分学习算法,该算法依据最大后验估计矫正样本划分,不断迭代实现最优分组.将SGPM模型与核回归(K-R)、最小最大概率机回归(MPMR)、线性回归(L-R)以及高斯过程(GP)的预测结果对比.同时将新的学习算法与传统variational和LooCV学习算法比较.结果 表明,基于新算法的SGPM模型不仅能够分模态展示预测结果、输出置信区间,且短时交通流预测均方误差可达0.047 6,训练耗时达7.121 4 s,均优于其他模型.
基于热点探测模型的城市居民出行特征分析
李岩, 陈红, 孙晓科, 罗婷, 史转转
2019, 37(1): 128-136. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.01.017
摘要(387) PDF(12)
摘要:
城市居民每天的交通出行活动伴随着一定的规律性和时空特征.现阶段对居民出行特征的研究方法中以聚类算法为主.然而由于聚类算法的参数复杂性,使得低值热点区域往往被忽略.此外研究中对出行OD的无差别考虑,使得很多居民出行特征不能被充分挖掘.针对这一问题,提出了基于密度场的热点探测模型,分别从出租车上、下车密度场中提取热点并对热点进行分级.并以西安出租车GPS数据为例展开实证分析.研究结果表明:①基于密度场的热点探测模型可有效解决传统聚类算法中低值热点无法获取问题;②研究区内城市居民一天中各时段上车频次和下车频次变化趋势基本吻合;③在空间分布上,上下车热点区域集中分布在交通服务区和城市主干道周围;④结合城市功能定位,大型交通服务区及城市道路关键节点上下车热点等级较高,并且工作日和非工作日无明显差异;⑤商业服务区表现为午、晚高峰的上下车热点等级高于早高峰,非工作日早高峰的上车热点等级明显高于工作日.