【摘要】：目前城市大部分交叉口都設(shè)有非機動車待行區(qū)來分離機非待行交通,常見的主要有普通形式、非機動車停車線提前、以及BOX形式的非機動車待行區(qū)域設(shè)施,以減少機非沖突,但關(guān)于三種形式的有效性研究并不多見,并且對于在不同道路條件和交通流特性(機非交通量、大車比例、電動車比例)下,選擇何種形式的非機動車待行區(qū)來減少機非沖突也沒有進(jìn)一步的說明。本文以信號交叉口右轉(zhuǎn)機動車與直行非機動車的沖突為研究對象,考慮不同非機動車待行區(qū)的設(shè)置特性,選擇具有不同待行區(qū)的典型信號交叉口,確定調(diào)查方案進(jìn)行實地調(diào)查以及數(shù)據(jù)采集,然后利用交通沖突識別算法,以TTC為判別指標(biāo),進(jìn)行機非沖突的識別,并利用85%位累積曲線分析法對交通沖突程度進(jìn)行閾值界定,得出本文機非沖突程度判別標(biāo)準(zhǔn),即當(dāng)0s≤TTC≤1.1s時為嚴(yán)重沖突,1.1sTTC≤2.7s時為一般沖突,TTC2.7s時認(rèn)為不構(gòu)成沖突。為不同非機動車待行區(qū)下機非沖突產(chǎn)生機理研究以及機非沖突預(yù)測模型的構(gòu)建提供數(shù)據(jù)支持。其次,對不同待行區(qū)形式下嚴(yán)重沖突所占總沖突數(shù)比例的影響進(jìn)行分析,證明不同待行區(qū)形式對機非沖突嚴(yán)重程度的影響沒有顯著不同�；谛盘栔芷趦�(nèi)沖突時間分布特征對不同待行區(qū)形式下機非沖突的產(chǎn)生機理進(jìn)行研究,結(jié)果表明,不同待行區(qū)形式下機非沖突的產(chǎn)生機理不同。采用沖突率作為評價指標(biāo),對三種待行區(qū)下的沖突率進(jìn)行方差分析,結(jié)果表明不同非機動車待行區(qū)形式對機非沖突的影響不同。另外對交叉口其他機非沖突的影響因素進(jìn)行偏相關(guān)分析,表明右轉(zhuǎn)機動車交通量、直行非機動車交通量、大車比例、電動車比例都與機非交通沖突存在相關(guān)關(guān)系。第三,基于貝葉斯方法,建立了負(fù)二項分布回歸模型以及考慮不同非機動車待行區(qū)的隨機效應(yīng)負(fù)二項分布回歸模型,對模型進(jìn)行了擬合優(yōu)度評估以及有效性檢驗,結(jié)果顯示考慮不同非機動車待行區(qū)的隨機效應(yīng)負(fù)二項分布回歸模型具有更好的擬合效果。對影響因素進(jìn)行彈性分析,結(jié)果顯示在其他影響因素不變的前提下,右轉(zhuǎn)機動車交通量每增加1%,機非交通沖突增加0.44%;直行非機動車交通量增加1%,機非交通沖突增加0.49%;非機動車停車線提前形式的待行區(qū)能有效減少35.9%的機非沖突;BOX形式的非機動車停車線提前能有效減少49.3%的機非沖突;大車比例每增加1%,增加1.5%的機非沖突;電動車比例每增加1%,增加0.644%的機非沖突。最后,以機非交通沖突數(shù)作為非機動車待行區(qū)安全水平的評價指標(biāo),運用K-means聚類分析方法,以AIC準(zhǔn)則為聚類模型判別標(biāo)準(zhǔn),將安全水平劃分為4個等級,并對每個等級的進(jìn)行了安全水平方面的描述。結(jié)合機非交通沖突預(yù)測模型,最終給出了信號交叉口非機動車待行區(qū)的設(shè)置形式選擇方法。然后進(jìn)行算例分析,給出了信號交叉口非機動車待行區(qū)的選擇流程。本文對于交叉口非機動車待行區(qū)機非沖突的產(chǎn)生機理、機非沖突預(yù)測模型、非機動車待行區(qū)的設(shè)置形式選擇方法進(jìn)行了研究。研究成果可為信號交叉口非機動車待行區(qū)設(shè)施設(shè)計和改善提供參考和依據(jù)。
【圖文】：

交叉口非機動車待行區(qū)的三種類型在典型的十字信號交叉口，由于沒有右轉(zhuǎn)機動車專用信號相位，，或者非機動車專用相位，右轉(zhuǎn)機動車與直行非機動車的沖突尤為嚴(yán)重

各個交叉口示意圖
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：U491.23

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2648514