近年來,城市交通擁堵日益嚴(yán)峻,常、偶發(fā)性擁堵嚴(yán)重影響人們出行效率。因此需要分析常、偶發(fā)性擁堵規(guī)律,估計擁堵持續(xù)時間,為駕駛員選擇出行路徑,交管部門制定交通管制策略提供理論依據(jù)。本文以北京市三環(huán)路兩周內(nèi)的擁堵樣本數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),運用生存分析方法研究常、偶發(fā)性擁堵持續(xù)時間分布,分析偶發(fā)性擁堵持續(xù)時間的顯著性影響因素,并對比常、偶發(fā)性擁堵持續(xù)時間分布差異。論文的主要內(nèi)容有以下幾點:（1）分析擁堵持續(xù)時間整體分布規(guī)律�；诮煌ㄐ畔⒉杉瘮�(shù)據(jù),獲取三類擁堵樣本,區(qū)分常、偶發(fā)性擁堵事件�；谏娣治龇菂�(shù)法,估計整體擁堵、常發(fā)性擁堵和偶發(fā)性擁堵持續(xù)時間分布�；赪ilcoxon法檢驗整體擁堵、常發(fā)性擁堵和偶發(fā)性擁堵在不同時段和空間的持續(xù)時間分布差異。結(jié)果表明,與常發(fā)性擁堵相比,偶發(fā)性擁堵的持續(xù)時間更長,擁堵持續(xù)一段時間后下一時刻擁堵結(jié)束概率更低。（2）基于生存分析參數(shù)模型擬合擁堵持續(xù)時間分布�；趽矶鲁掷m(xù)時間數(shù)據(jù),運用加速失效時間模型,構(gòu)建常發(fā)性擁堵和偶發(fā)性擁堵持續(xù)時間分布模型。檢驗?zāi)Ｐ蛿M合優(yōu)度,lognormal模型對常發(fā)性擁堵持續(xù)時間分布有最好的擬合效果,ggamma模型對偶發(fā)性擁堵持續(xù)時間分布的擬... 

【文章來源】：北京交通大學(xué)北京市211工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：105 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖３－１不同擁堵樣本擁堵次??Ｆｉｇｕｒｅ?３－１?Ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ?Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ?ｏｆ?Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ?Ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ?Ｌｅｖｅｌｓ??

北京交通大學(xué)碩士專業(yè)學(xué)位論文每個斷面平均每天約有９．８個小時處于非自由流狀態(tài)。另外每個斷面平重?fù)矶聲r長為１．１個小時，各樣本中的擁堵事件平均擁堵時長相差不大。??外，每個擁堵樣本中，擁堵時間持續(xù)時長絕大部分分布在６０ｍｉｎ以內(nèi)，如圖３－２所示：??Ｌ〇?１?０９２?的５?２．９６?０－９７??

為不同于工作日有大量通勤交通需求，周末人們出行時間更加分散，因此道路上??高等級擁堵不如工作日頻繁。從表中還能發(fā)現(xiàn)，周末擁堵事件的平均擁堵時間比??工作日短，其平均擁堵時長對比如圖３－３所示：??１２??工作日??周末｜??｜?８．?８５??Ｉ?６＿?■?Ｉ?１??１．?ＩＩ??寬泛擁堵?一殺擁．域?格擁堵??圖３－３周末與工作日平均每次擁堵時長圖??Ｆｉｇｕｒｅ?３－３?Ａｖｅｒａｇｅ?ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ?ｄｕｒａｔｉｏｎ?ｍａｐｓ?ｆｏｒ?ｗｅｅｋｅｎｄｓ?ａｎｄ?ｗｏｒｋｄａｙｓ??各類擁堵數(shù)據(jù)中，工作日擁堵平均擁堵時長會稍大于周末擁堵平均擁堵時長。??關(guān)于工作日和周末對擁堵持續(xù)時間是否有顯著性影響，將會在下章進(jìn)一步探索。??３．２．２早、晚高峰擁堵頻次與時長比較??早、晚高峰是每天道路出行交通量最集中的兩個時間段

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于GPS數(shù)據(jù)的城市常發(fā)性擁堵區(qū)域識別方法[J]. 楊海強,安實,王健.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2018(13)
[2]城市道路交通擁堵預(yù)測及持續(xù)時間研究[J]. 熊勵,陸悅,楊淑芬.  公路. 2017(11)
[3]Effect of time-of-day and day-of-the-week on congestion duration and breakdown:A case study at a bottleneck in Salem,NH[J]. Eric M.Laflamme,Paul J.Ossenbruggen.  Journal of Traffic and Transportation Engineering（English Edition）. 2017(01)
[4]交通事件持續(xù)時間預(yù)測的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型[J]. 馬雪婧,邵春福,錢劍培,王天倚.  交通信息與安全. 2015(06)
[5]基于Cox風(fēng)險模型的城市道路交通擁堵持續(xù)時間分析[J]. 王文成,楊小寶,周映雪,環(huán)梅.  長安大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2015(S1)
[6]基于競爭風(fēng)險模型的居民活動-出行計劃研究[J]. 吳文靜,羅清玉,賈洪飛.  交通運輸系統(tǒng)工程與信息. 2014(06)
[7]擁堵程度時變的隨機路網(wǎng)可變元胞傳輸模型[J]. 龔,李蘇劍,邢恩輝.  計算機工程與應(yīng)用. 2015(03)
[8]基于FCD的城市路網(wǎng)常發(fā)性擁堵路段識別方法研究[J]. 張曉燕,宋國華,朱琳,何巍楠,孫建平,于雷.  交通信息與安全. 2014(01)
[9]基于速度特性的城市快速路常發(fā)性交通擁堵研究[J]. 馮星宇,周晨靜,榮建.  交通信息與安全. 2014(01)
[10]城市快速路交通擁堵持續(xù)時間分布特性研究[J]. 張輪,施奕騁,楊文臣,楊濤.  武漢理工大學(xué)學(xué)報(交通科學(xué)與工程版). 2014(01)

博士論文
[1]生存模型的理論及應(yīng)用研究[D]. 李樹生.南開大學(xué) 2010
[2]城市道路交通狀態(tài)判別及擁擠擴散范圍估計方法研究[D]. 冮龍暉.吉林大學(xué) 2007

碩士論文
[1]交通事故下城市主干路偶發(fā)性交通擁堵狀態(tài)研究[D]. 向濤濤.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[2]城市道路交通擁堵評價與判定方法研究[D]. 王堯.北京工業(yè)大學(xué) 2014
[3]城市道路交通擁擠狀態(tài)判別及預(yù)測研究[D]. 楊俊瑛.西南交通大學(xué) 2014
[4]基于生存分析的城市道路交通擁堵持續(xù)時間研究[D]. 周映雪.北京交通大學(xué) 2013
[5]城市道路偶發(fā)性擁堵的狀態(tài)識別及傳播規(guī)律研究[D]. 宋明磊.長沙理工大學(xué) 2013
[6]城市快速路交通狀態(tài)識別與預(yù)測研究[D]. 殷俊杰.西南交通大學(xué) 2013
[7]城市道路交通狀態(tài)判別與預(yù)測系統(tǒng)設(shè)計與關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 徐磊.吉林大學(xué) 2010
[8]城市道路交通擁堵評價指標(biāo)體系研究[D]. 祝付玲.東南大學(xué) 2006
[9]交通擁擠的度量方法與基于浮動車的交通擁擠檢測[D]. 路加.清華大學(xué) 2003



本文編號：3624910