适于山区公路交通安全分析的交通流随机干扰模型及仿真

山区公路由于受线形、纵坡和路面状况等因素的影响，事故率大大高于其他公路。常规交通流模型在刻画交通个体行为时很少考虑交通流的载体-道路及外部环境的影响，已有交通流模型和分析方法大多不太适用山区公路。本项目面向山区公路交通安全和智能管理需要，研究适于山区公路交通安全分析的交通流随机干扰模型及仿真方法，重点研究：利用数字图象采集处理技术和人机工程学实验研究，揭示山区公路微观交通流基本特性，确定山区公路微观交通流特性及安全性的主要影响因子，并利用贝叶斯理论建立不同交通环境下行驶车辆行为与主要影响因素之间的概率关系模型；确定适于山区公路的交通个体Agent模型结构与行为规则，构建基于Agent的山区公路交通流随机干扰模型，并实现交通流微观仿真；通过模拟仿真确定山区公路交通流安全性分级指标，开发山区公路交通监控及事件预警系统。该研究将丰富交通流理论及山区公路安全研究内容，对提高我国山区公路安全管理水平

山区公路由于受线形、纵坡和路面状况等因素的影响，事故率大大高于其他公路。常规交通流模型在刻画交通个体行为时很少考虑交通流的载体-道路及外部环境的影响，已有交通流模型和分析方法大多不太适用于山区公路。本项目面向山区公路交通安全和智能管理需要，研究适于山区公路交通安全分析的交通流随机干扰模型及仿真方法。具体成果如下：.1）山区公路交通流特性及山区公路速度影响因素.分析山区公路交通安全影响因素，揭示山区公路微观交通流基本特性。由于车速是影响山区公路交通安全主要因素，故重点利用理论预测和路段实测法研究山区公路速度影响因素并进行速度预测。.2）不同交通环境下行驶车辆行为与主要影响因素之间的概率关系模型.利用视频监控实时数据，构建不同车辆行为与天气、视距、前后车距离、前后车相对速度差等影响因素之间概率关系的贝叶斯网络模型；通过模型学习的不确定性推理，预测在特定因素发生的条件下，发生各种车辆行为的概率。.3）山区公路交通流随机干扰模型及仿真.运用势能理论，通过定量测算随机干扰，分析基于势能理论的山区公路交通流微观分析势能模型和交通流宏观分析势能模型，建立山区公路交通流随机干扰势能模型。结合交通流和概率理论，提出基于山区公路交通流随机干扰的超车模型，并通过调研数据，对参数进行标定。鉴于短时交通事件会对山区公路交通流产生干扰，采用CA为基本分析工具，利用仿真方法分析短时交通事件的发生对山区公路交通流的干扰。.4）基于山区公路安全的车辆跟驰模型.分析山区公路几何线形及随机干扰，建立适于山区公路的非线性车辆跟驰模型。分析对比各种跟驰模型，建立基于改进跟驰模型的对称双车道山区公路交通流跟驰模型，并界定模型适用性。.5）山区公路安全状况评价体系及方法.从道路使用者角度出发，确定山区公路交通流安全性分级指标，运用综合评价指数方法，研究山区高速公路线形使用质量；通过采集交通流实时数据，并结合交通事故历史数据，建立基于PNN的路段安全状态评价模型；结合车辆速度参数指标，运用聚类分析法评价山区公路路段安全性。.6）山区公路交通监控及事件预警系统.利用离散选择分析方法，建立道路交通状态检测的判断模型，并以检测结果为基础，利用线性神经网络模型建立路段交通预警模型。根据所建立的路段安全状况评价及路段交通预警模型，设计实现路段安全状况预警及事件监测功能的山区公路安全管理系统框架。

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