Open Journal of Transportation Technologies
Vol.3 No.06(2014), Article ID:14377,10 pages
DOI:10.12677/OJTT.2014.36022

Analysis of Vehicle Headway Characters on the Main Road at the Sections of Off-Street Parking Access

Shejun Deng1, Xiaofei Ye2

1College of Civil Science and Engineering, Yangzhou University, Yangzhou

2College of Maritime and Transportation, Ningbo University, Ningbo

Email: yzrx6@163.com, 335027215@qq.com

Copyright © 2014 by authors and Hans Publishers Inc.

This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY).

http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Received: Oct. 5th, 2014; revised: Nov. 4th, 2014; accepted: Nov. 13th, 2014

ABSTRACT

In order to analyze the headway characters of the main road at the sections of off-street parking access deeply in the cities of China, this paper chooses the influence area of the section of off-street parking access in the city as the research object. Also, the carriageway road including six lanes on two-direction was introduced as a typical example. By using the parameters observed from area of the section of off-street parking access in Nanjing Shangmao Building, a probability density function was established that described the characters of the vehicles on the main road by the method of SPSS and mathematics. Some conclusions can be drawn. First, the headway of all the lanes cannot be subjected to the normal distribution except for logarithmic normal distribution. Secondly, the probability density function of the first lane is, while the second is and the third is. It would be more beneficial for the further study on change-lane characters of the vehicles.

Keywords:Traffic Engineering, Probability Density Function, Headway, Off-Street Parking Access, The Main Road

路外停车场出入口接入主路车流
的车头时距特性分析

邓社军1,叶晓飞2

1扬州大学建筑科学与工程学院,扬州

2宁波大学海运学院,宁波

Email: yzrx6@163.com, 335027215@qq.com

收稿日期:2014年10月5日;修回日期:2014年11月4日;录用日期:2014年11月13日

摘  要

为了能深入分析我国城市路外停车场出入口接入主路车流的车头时距特性,论文以停车场出入口接入路段的影响区域作为研究对象,以城市常见的双向六车道的四幅路断面形式为例,选择南京市商贸大厦路外停车场出入口接入主路区域进行了数据的采集。综合运用数学方法与SPSS软件,分析了主路各车道的车头时距特性,分别建立了各车道的车头时距概率密度函数,主要研究结论有:①各车道的车头时距不服从正态分布,但是服从对数正态分布;②车道1的概率密度函数为;车道2的概率密度函数为;车道3的概率密度函数为。研究结论为进一步分析车辆的变道特性提供了一定的理论基础。

关键词

交通工程,概率密度函数,车头时距,停车场出入口,主路

1. 引言

目前国内外关于交通流特性的研究主要集中在高速公路与城市道路,且主要研究对象是正常路段[1] -[5] 。而对于城市路外停车场出入口的接入路段,由于出入口的存在,主路上游的机动车辆在行驶到出入口附近区域时,将会受到各种影响因素的干扰,其车流特性将会与无出入口路段存在一定的差异性[6] -[8] 。特别是停放车辆的驶入与驶出,将会对主路车流产生干扰,使得主路车流各车道的车头时距发生变化,这将会导致变道次数增加等,对路段车流产生一定的影响。因此,选择此区域分析机动车流的车头时距的基本特性,将会为进一步分析车辆的变道特性奠定理论基础,具有一定的现实意义。

2. 调查方案设计

调查采用录像法进行观测,通过对调查视频进行室内的处理获取相关数据,处理流程见图1

原始视频数字化完成后,根据拟定的调查内容,分别对机动车交通流参数展开统计工作。主要操作是选择道路的一个断面,统计视频中通过该断面每一辆的到达时刻,然后通过简单运算和合并即可得到

Figure 1. Treatment of Basic Digital mapping

图1. 数据处理流程图

所需数据。此方法可以根据断面类型的不同,分别按车道来统计各车道的车头时距。方法的具体操作步骤如下:①选择需要统计的道路断面,架设好观测仪器;②记录第一辆车到达统计断面的视频时刻及第二辆车到达统计断面的视频时刻,如图2所示,如果此过程中车辆有变道行为等,标记出来不予统计。③按车辆到达顺序重复上一步骤统计每一辆车的数据,统计中要避免遗漏。

保证第二步统计精度,视频播放器时间进度条应尽量精确,KMP播放器时间能显示千分之一秒,满足要求。车头时距的计算:,获取数据如表1所示。

3. 调查地点的选择

本文以南京市中山南路的商贸大厦出入口路段为研究对象,本路段为双向六车道,且为城市四幅路的断面形式,如图3所示。

为了便于数据的统计分析,本文对各车道进行了编号,将最靠近中央分隔带的车道定义为车道1,然后向内侧依次为车道2与车道3,具体见图4

4. 调查数据的分析

4.1. 车道1的车头时距

以车道1为研究对象,通过对视频调查数据的整理,获取1909个有效样本量。为了能够判断车头时距的分布趋势,首先对数据进行统计分析及绘制样本的频数直方图。表2为车道1车头时距与对数车头时距的统计分析对比表,可以看出车头时距的偏度为1.785 > 0,表示正偏,曲线向左偏;峰度为3.801 > 0,数值较大,曲线分布不平缓。取对数后的车头时距偏度为0.121 > 0,为正偏;峰度为−0.520 < 0,曲线分布较平缓,与未取对数的车头时距相比,偏度与峰度的绝对值都更趋近与0,比较符合正态分布的规律。

图5为车头时距的频数分布的直方图,对车头时距取对数后绘制样本的对数频数直方图,如图6所示。可以看出未取对数的车头时距不服从正态分布。

从统计分析与直方图的分布可以看出,对数车头时距的分布规律与正态分布走向较为一致。故可先假设对数车头时距符合正态分布,即车头时距符合对数正态分布。为了验证假设是否合理,需做非参数检验。为了对车道1车头时距的分布规律进行进一步探讨,估计对数车头时距是否符合正态分布,对其对数车头时距分布进行非参数检验中的一个样本的K-S检验。单样本K-S检验是以两位前苏联数学家Kolmogorov和Smirnov命名的,也是一种拟合优度的非参数检验方法。单样本K-S检验[9] 是利用样本数据推断总体是否服从某一理论分布的方法,其可以将一个变量的实际频数分布与正态分布、均匀分布、泊松分布、指数分布进行比较。其零假设H0为样本来自的总体与指定的理论分布没有显著性差异。

K-S检验法在SPSS的非参数检验中,它是用样本本身的信息来检验样本来自同一个总体(正态分布、均匀分布、泊松分布或指数分布)假设的一种统计检验方法。K-S检验主要是运用某随机变量X的顺序样本来构造样本分布函数,使得能以一定的概率保证x的分布函数F(x)落在某个范围内。检验结果见表3

图7为车道1车头时距取对数后的累计频率分布曲线,由于取对数后的车头时距符合正态分布,因此可以通过模型求解,得出其密度函数。

Figure 2. Schematic of diagram about the datas acquired by video

图2. 视频统计示意图

Figure 3. Schematic of the survey road section

图3. 调查路段示意

Figure 4. Number of every lane

图4. 各车道编号示意

Table 1. Statistics of data

表1. 数据统计表

对数正态分布(Log-normal)是目前最常用的单分布车头时距模型[10] ,其密度函数为:

Table 2. Analysis of vehicle headway in lane 1

表2. 车道1车头时距统计分析表

Table 3. Analysis of the parameter

表3. 参数检验分析

Figure 5. Column diagram of the headway in lane 1

图5. 车道1车头时距直方图

(1)

式中:

Figure 6. Column diagram of the logarithm headway in lane 1

图6. 车道1对数车头时距直方图

Figure 7. Cumulative frequency curve of the logarithm headway in lane 1

图7. 车道1对数车头时距的累计频率分布曲线

——均值,是模型参数;

——标准差,是模型参数。

表3可以看出显著性双侧概率,因此,可认为车道1车头时距服从对数正态分布,故:

(2)

式中:

——车道1车头时距;

——车道1车头时距概率密度函数。

4.2. 车道2的车头时距

通过对视频调查数据的整理,获取2272个有效样本量。为了能够判断车头时距的分布趋势,首先对数据进行统计分析及绘制样本的频数直方图。

表4为车道2车头时距统计分析,可以看出车头时距的偏度为1.762 > 0,表示正偏,曲线向左偏;峰度为3.482 > 0,数值较大,曲线分布不平缓。取对数后的车头时距偏度为0.144 > 0,为正偏;峰度为−0.497 < 0,曲线分布较平缓,与未取对数的车头时距相比,偏度与峰度的绝对值都更趋近与0,比较符合正态分布的规律。

图8为车头时距的频数分布的直方图,对车头时距取对数后绘制样本的对数频数直方图,如图9所示。可以看出未取对数的车头时距不符合正态分布特征。

以K-S检验为检验方法验证是否服从对数正态分布,结果见表5所示。

图10为车道2车头时距取对数后的累计频率分布曲线,由于取对数后的车头时距符合正态分布,因此可以通过模型求解,得出其密度函数。

表5可以看出显著性双侧概率,因此,可认为车道2车头时距服从对数正态分布,故:

(3)

式中:

——车道2车头时距,s;

——车道2车头时距概率密度函数。

4.3. 车道3的车头时距

通过对视频调查数据的整理,获取2138个有效样本量。为了能够判断车头时距的分布趋势,首先对数据进行统计分析及绘制样本的频数直方图。从表6可以看出,车头时距的偏度为2.304 > 0,表示正偏,曲线向左偏;峰度为8.342 > 0,数值较大,曲线分布不平缓。取对数后的车头时距偏度为0.201 > 0,为正偏;峰度为−0.129 < 0,曲线分布较平缓,与未取对数的车头时距相比,偏度与峰度的绝对值都更趋近与0,比较符合正态分布的规律。

图11为车头时距的频数分布的直方图,对车头时距取对数后绘制样本的对数频数直方图,如图12所示。可以看出未取对数的车头时距不符合正态分布特征。

以K-S检验为检验方法验证是否服从对数正态分布,结果见表7所示。

图13为车道3车头时距取对数后的累计频率分布曲线,由于取对数后的车头时距符合正态分布,因此可以通过模型求解,得出其密度函数。

表7可以看出显著性双侧概率,因此,可认为车道3车头时距服从对数正态分布,故:

(4)

式中,——车道3车头时距,s;

Table 4. Analysis of vehicle headway in lane 2

表4. 车道2车头时距统计分析表

Table 5. Analysis of the parameter

表5. 参数检验

Table 6. Analysis of vehicle headway in lane 3

表6. 车道3车头时距统计分析表

Figure 8. Column diagram of the headway in lane 2

图8. 车道2车头时距直方图

——车道3车头时距概率密度函数。

5. 结论

本文基于理论分析并结合现场数据调查,综合运用SPSS软件与数理统计等方法,对路外停车场出入口接入主路单向3个车道的车头时距分别进行了分析,并建立了相应的概率密度函数。研究表明:在

Figure 9. Column diagram of the logarithm headway in lane 2

图9. 车道2对数车头时距直方图

Figure 10. Cumulative frequency curve of the logarithm headway in lane 2

图10. 车道2对数车头时距的累计频率分布曲线

Figure 11. Column diagram of the headway in lane 3

图11. 车道3车头时距直方图

Figure 12. Column diagram of the logarithm headway in lane 3

图12. 车道3对数车头时距直方图

Figure 13. Cumulative frequency curve of the logarithm headway in lane 3

图13. 车道3对数车头时距的累计频率分布曲线

Table 7. Analysis of the parameter

表7. 参数检验表

出入口影响区范围内各车道的车头时距不服从正态分布,但服从对数正态分布。以上结论对于进一步研究该影响区域范围内车辆的变道特性,提供了一定的理论基础。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(51078084),国家自然科学基金资助项目(51408322)江苏省教育厅自然科学基金资助项目(12KJD580006)。

参考文献 (References)

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  5. [5]   Greenshields, B.D. (1935) A study in traffic capacity. Proceeding of Highway Research Board, 14, 448-477.

  6. [6]   邓社军 (2014) 路外停车驶入对停车场出入口路段影响特性分析与模型研究. 博士学位论文, 东南大学, 南京.

  7. [7]   郭中华 (2005) 城市道路路段交通流特性分析与模型研究. 博士学位论文, 东南大学, 南京.

  8. [8]   周智勇, 黄艳君, 陈峻 (2004) 公交专用道设置前后无港湾公交停靠站特性研究. 公路交通科技, 7, 103-107.

  9. [9]   张红兵, 贾来喜, 李潞 (2009) SPSS宝典. 电子工业出版社, 北京.

  10. [10]   Akcelik, R. and Chung, E. (1994) Calibration of the bunched exponential distribution of arrival headways. Road and Transport Research, 3, 42-59.

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