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交通調查與分析1交通調查與分析

以上海市典型信號控制交叉口的車頭時距調查與分析作為案例。在現有的道路幾何條件與交通條件下,對信號控制交叉口直行車道的車頭時距進行現場測定,通過對數據的分析處理,得出飽和車頭時距的分布、初始時距的分布、飽和流率的估算值及其單個周期內的啟動延誤估計。1.1飽和車頭時距的現場測定

在調查過程中,采用了“變停車線”的方法采集數據,即在紅燈期間停車線前第一輛車前車輪所在地為所謂的“變停車線”,綠燈啟亮后,第一輛車啟動時調查人員摁下秒表,依次記錄下在紅燈期間排隊等待通行的車輛通過“停車線”的時刻,直到認定的最后一輛車開出“停車線”。考慮到每個周期紅燈切換為綠燈后,車輛啟動必然引起啟動延誤,所以在所有采集得到的數據中,一般頭四輛車頭時距是不飽和的,因此計算飽和車頭時距所用的數據都是剔除掉每周期前四輛車的車頭時距后得到的。下面以中山北一路(南進口內側直行)-大連西路,車道寬度為2.7米的直行車道上調查的數據為例進行如下分析:(1)飽和車頭時距觀測值的統計直方圖和經驗分布曲線

圖1飽和車頭時距觀測值的統計直方圖(2)飽和車頭時距的特征參數

表1飽和車頭時距的特征參數飽和時距NMinimumMaximum樣本均值樣本標準差1801.283.942.28360.5619ValidN(listwise)180

極差(3)有統計直方圖可以看出飽和車頭時距近似地服從正態分布,為此作正態概率分析圖如下:

圖2飽和車頭時距的正態概率分析圖

可以看到,實際數據值與假設正態分布的數值非常吻合,為此假定飽和車頭時距,可以得出和的1-0.05的置信區間分別為[2.2010,2.3663]、[0.3754,0.7460]。因此,2.2836,0.7460。4、對進行擬和檢驗

經檢驗得在置信度為95%的水平下。1.2飽和流率的近似計算利用公式

來計算飽和流率。

v/h/lane1.3啟動車頭時距的統計分析(1)啟動車頭時距觀測值的統計直方圖和經驗分布曲線

圖3

啟動車頭時距觀測值的統計直方圖

對其進行單樣本的K-S檢驗后發現啟動車頭時距不滿足正態分布,而是近似的滿足分布。(2)啟動車頭時距的特征參數表2啟動車頭時距的特征參數啟動車頭時距NMinimumMaximum樣本均值樣本標準差901.536.582.91911.0796ValidN(listwise)90

極差1.4每周期啟動延誤的近似計算

每一周期內的啟動延誤可以分為兩部分:綠燈啟亮后頭車的反應延誤時間和后四兩車以非飽和車頭時距通過“停車線”所造成的損失時間。即――綠燈啟亮后頭車的反應延誤時間;一般取2s――后四輛車以非飽和車頭時距通過“停車線”所造成的損失時間,等于到。

因此

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