行人过街交通行为分析建模
智能交通管理中的用户行为分析与建模
智能交通管理中的用户行为分析与建模在当今社会，交通问题日益严峻，智能交通管理成为解决交通拥堵、提高交通安全和效率的重要手段。
而在智能交通管理中，用户行为分析与建模是一个关键环节，它对于优化交通规划、改善交通服务质量、提升交通系统的整体性能具有重要意义。
用户行为分析与建模的第一步是明确用户的范畴。
在交通领域，用户不仅包括驾驶员和乘客，还包括行人、自行车骑行者等各类交通参与者。
不同类型的用户具有不同的行为特征和需求，因此需要分别进行研究和分析。
对于驾驶员来说，其行为受到多种因素的影响。
例如，个人的驾驶习惯、驾驶经验、对交通规则的熟悉程度以及当时的心理状态等，都会在驾驶过程中有所体现。
有些驾驶员可能倾向于激进驾驶，频繁变道、超速行驶；而有些则较为谨慎，始终保持安全车距和稳定的车速。
通过收集和分析车辆的行驶数据，如车速、加速度、转向频率等，可以了解驾驶员的行为模式，并据此对其驾驶风格进行分类。
乘客的行为也值得关注。
他们对于出行时间、舒适度、费用等方面有着不同的偏好。
有些人更注重出行的快捷性，愿意选择高铁、飞机等高速交通工具；而有些人则更在意费用，可能会选择公交、地铁等经济实惠的方式。
此外，乘客在乘坐过程中的行为，如是否使用电子设备、是否休息等，也能反映出他们的需求和心理状态。
行人的行为则更为复杂多变。
他们可能会因为各种原因突然改变行走路线、在马路上停留或者闯红灯。
分析行人的行为需要考虑到行人的年龄、性别、出行目的以及周边环境等因素。
比如，老年人行走速度较慢，儿童可能缺乏交通安全意识，而在商业区附近，行人的数量和行为模式会与在住宅区有很大的不同。
自行车骑行者的行为同样具有独特性。
他们的速度和路线选择受到道路条件、交通信号、天气等多种因素的影响。
而且，不同目的的骑行者，如通勤者和休闲健身者，其行为也存在差异。
在收集用户行为数据时，需要采用多种技术手段。
传感器技术是其中的重要组成部分，包括安装在道路上的车辆检测传感器、视频监控摄像头等，可以实时获取车辆和行人的位置、速度等信息。
行人交通模型
独特的时空特性： ① 即便在入口的边界密度给定的情况下，分层的数目也会发生改变； ② 相向人流中形成的分层是动态变化的，而非固定不变的。例如，
某一相向行人流在初始观测时的分层数为2层，但在一段时间后， 其层数有可能会变为三层甚至更多，且分层的位置也会随着时间 的推移而发生相应的变化； ③ 随着入口边界上行人密度的增加，通道内形成的层的数目也会相 应的增加。
第9章 行人交通模型
9.1 概论 9.2 行人交通流特性 9.3 行人交通元胞自动机模型 9.4 社会力模型 9.5 Agent模型
9.6 VISSIM软件中行人设置
9.2 行人交通流特性
行人交通 流研究
宏观
以行人群体为研究对象，讨论人流的整 体运动特征，包括行人流“流量——密度— —速度”之间的基本关系，行人的自组织行 为等
➢ 教学难点： （1）元胞自动机模型。
（2）社会力模型。 （3）基于Agent模拟技术型模型。
第9章 行人交通模型
9.1 概论 9.2 行人交通流特性 9.3 行人交通元胞自动机模型 9.4 社会力模型 9.5 Agent模型
9.6 VISSIM软件中行人设置
9.1 概论
步行是城市交通系统中最为基本的一种交通方式，采用任何交 通方式的出行，其邻近起终点的交通均为步行，在城市交通系统中 具有特殊重要地位。 行人交通的相关评价指标
表9-2 连续行人设施的步行速度
序号 1 2
3
4
行人类别
全体 男性 女性 男中青年 男性老年 女中青年 女性老年 儿童 中青年 老年
样本量
基于SEM的行人过街影响因素模型多群组分析
基于SEM的行人过街影响因素模型多群组分析近年来，城市化进程不断加快，城市的行人过街现象不可避免地出现。
在城市道路中，行人过街的安全性和顺畅性是十分重要的，因为它关系到道路的通行效率和交通事故的发生率。
为了提高城市道路运行效率和减少交通事故的发生率，需要深入研究影响行人过街的因素，找出影响最为突出的因素进行分析和优化。
因此，本文基于SEM（结构方程模型）的多群组分析方法，对行人过街影响因素模型进行研究，以期为城市交通规划和管理提供一定的借鉴和参考。
首先，将行人过街影响因素模型分为三个部分：行人个体因素、道路环境因素和交通流量因素。
其中，行人个体因素包括年龄、性别、教育程度、身高、健康状况等；道路环境因素包括道路宽度、人行道设置、道路照明等；交通流量因素包括车辆行驶速度、车流量等。
其次，针对不同的人群，将其分为三个群组：老年人、中年人和青年人。
对每个群体的行人个体因素、道路环境因素和交通流量因素进行量化，并建立基于SEM的行人过街影响因素模型。
为了综合考虑各因素之间的影响关系，还需要确定变量之间的路径系数。
最后，利用SPSS进行统计分析和图像绘制，对不同人群之间的行人过街影响因素模型进行比较和分析。
结果显示，老年人群体的道路环境因素对其过街行为的影响最为显著，而中年人群体的交通流量因素对其过街行为的影响最为显著。
另外，青年人群体的行人个体因素对其过街行为的影响较为显著。
同时，不同因素之间的路径系数也有所差异。
综上所述，本文基于SEM的多群组分析方法，对行人过街影响因素模型进行了研究。
通过对不同人群之间的分析和比较，发现不同因素对不同人群的影响是有所差异的。
因此，在城市交通规划和管理中，需要根据不同人群的特点，采取针对性的措施来优化城市道路的规划和管理，从而提高行人过街的安全性和顺畅性。
行人模拟行为分析及优化模型设计
行人模拟行为分析及优化模型设计引言行人模拟是交通领域中的一个重要研究方向。
行人的行为模式复杂多样，同时受到多种因素的影响，诸如地形、道路状况、基础设施、人群现象等因素都会影响行人的行为，这为交通领域带来了巨大的挑战。
本文旨在研究行人的行为分析以及优化模型设计，帮助人们更好地理解和解决行人模拟问题。
一、行人行为模式分析在实际应用中，行人的行为表现出多种模式。
熟悉各种行人行为模式对于行人模拟非常重要。
（一）直线行走模式直线行走模式是指行人以直线方式按照预定方向移动的模式。
这种行为模式在一些趋向于直线移动的场景中出现的比较多，例如长直道或没有障碍物的空旷场地，常见于高速公路、人行道等人群集中的地方。
（二）曲线行走模式与直线行走不同，曲线行走是指行人按照一定的曲线方式移动的行为。
这种行为模式出现的主要原因是环境场所的限制和行人个体情况的不同，在有弯曲形路段的人行道上，行人可能会选择曲线行走模式。
（三）随机漫步模式随机漫步模式是指行人在没有特定行走目的和导向下的漫步行为。
在一些公园、广场等自由空间，行人通常不是在按照特定目标移动，而是通过随机漫步进行探索。
（四）离散移动模式离散移动模式是在限制行走区域中，行人通过瞬移或者跳跃等方式到达目标位置的行为。
这主要出现在一些空间受限的环境中，例如电梯、楼梯、天桥等。
以上行为模式没有严格的界限，而是具有一定的相互渗透性，因此在模拟行人行为时需要综合各种行为模式的特点，准确地描述不同的行人行为。
二、行人模拟关键问题行人模拟的关键问题主要包括行人行为建模、人群动力学模型以及运动规划等。
（一）行人行为建模行人行为建模是指通过对行人的内部状态进行建模，来描述行人行为特点的过程。
行人的内部状态包括位置、速度、朝向、行走模式、行走目的和行为特征等。
行人行为模型的准确性和可靠性直接决定了行人模拟的可信度。
（二）人群动力学模型人群动力学模型是指对大量行人进行集体行为分析的过程。
行人行为不是单个个体的行为，而是相互作用的结果。
路段行人过街方式比较分析实验设计
路段行人过街方式比较分析实验设计在城市交通管理中，行人过街是一个重要的环节。
不同的行人过街方式对交通流量、行人安全和城市形象都有影响。
本实验设计旨在比较不同的路段行人过街方式，为城市交通管理提供科学依据。
一、实验目的1. 比较不同行人过街方式对交通流量的影响；2. 比较不同行人过街方式对行人安全的影响；3. 比较不同行人过街方式的可行性和群众接受度。
二、实验设计1. 实验地点：选择城市主干道和次干道上的不同路段作为实验地点；2. 实验组与对照组：将每个实验地点分为实验组和对照组，实验组采用新的行人过街方式，对照组采用传统的行人过街方式；3. 实施时间：根据实验地点的交通流量和行人流量，选择适当的实施时间段，例如早晚高峰期和平峰期；4. 数据采集：在实施行人过街方式的过程中，记录交通流量和行人流量，并统计行人过街的安全情况；5. 问卷调查：为了了解群众对不同行人过街方式的接受度，设计问卷对实验地点周围行人进行调查。
三、实验参数1. 交通流量：通过交通监控设备统计每个时间段的车辆流量；2. 行人流量：通过人工观察或使用行人计数设备统计每个时间段的行人流量；3. 行人过街安全：观察行人过街的安全情况，包括车辆与行人的冲突情况、行人等待时间等；4. 问卷调查：设计问卷对实验地点周围行人进行调查，了解对不同行人过街方式的接受程度。
五、预期结果1. 交通流量：新的行人过街方式可能会对交通流量产生影响，通过分析数据可以确定哪种方式更适合不同路段；2. 行人安全：新的行人过街方式可能会对行人安全产生影响，通过数据分析可以确定哪种方式更能保障行人的安全；3. 问卷调查：问卷调查结果可以反映不同行人过街方式的接受程度，为城市交通管理提供参考依据。
七、实验注意事项1. 保障实验的安全性，设置防护措施，避免交通事故发生；2. 选择适当的实施时间和地点，确保实验的可控性；3. 保证实验组和对照组的数量和环境条件基本一致，减少实验误差；4. 数据采集和问卷调查应严谨进行，确保数据的准确性和代表性。
多模式交通出行选择行为分析与建模
多模式交通出行选择行为分析与建模随着城市化进程的加快和人口的不断增长，交通拥堵问题日益突出，给人们的出行带来了很大的不便。
为了解决这一问题，多模式交通出行成为了一个备受关注的话题。
本文将分析与建模多模式交通出行选择行为，探讨其影响因素和发展潜力。
一、背景分析多模式交通出行是指人们在出行时根据实际情况选择合适的交通方式，如步行、自行车、公共交通等。
与传统的单一交通方式相比，多模式交通出行能够更好地解决交通拥堵问题，并且对环境友好。
二、影响因素分析1.时间成本时间成为了决策交通出行方式的重要因素之一。
随着城市发展，人们工作、学习和社交等活动的地点越来越分散，出行时间成本相对增加。
因此，人们在选择交通方式时会考虑到时间成本的因素，倾向于选择更加快捷的交通方式。
2.经济成本经济成本也是决策交通出行方式的重要因素之一。
不同的交通方式会有不同的费用支出，如公共交通费用、车辆维护费用等。
在经济压力日益增大的背景下，人们更加倾向选择经济性较高的交通方式。
3.出行距离出行距离也影响着人们的交通选择行为。
通常情况下，当出行距离较短时，人们倾向于选择步行或骑行等非机动方式；而当出行距离较长时，人们更倾向于选择公共交通或驾车出行。
4.出行目的出行目的也会对交通选择行为产生影响。
工作、学习、购物、娱乐等不同的出行目的对于交通选择有着不同的需求。
例如，上下班通勤时，人们倾向于选择公共交通方式，而在休闲娱乐时，人们更倾向于选择驾车。
三、多模式交通出行选择行为建模了解影响多模式交通出行选择行为的因素后，我们可以通过建模的方法来研究这一行为。
建模可以帮助我们更清晰地了解人们的交通选择规律，并为交通管理和规划提供科学依据。
1.理论模型理论模型是对多模式交通出行选择行为的一种简化和抽象，可以通过数学方法进行建模，以便进行量化研究和预测。
常用的理论模型包括决策树模型、离散选择模型等。
这些模型可以通过分析历史数据和实地调查结果来进行参数估计，并提供预测和决策支持。
交通拥堵规划中的出行行为建模
交通拥堵规划中的出行行为建模交通拥堵是城市发展中的一个重要问题，对城市居民的出行造成了诸多困扰。
为了解决这一问题，交通规划中的出行行为建模显得尤为重要。
本文将从交通拥堵的影响、出行行为建模的意义以及建模方法等方面进行探讨。
一、交通拥堵的影响交通拥堵给城市居民的出行带来了诸多不便。
首先，交通拥堵导致出行时间延长，造成了时间成本的增加。
居民需要花更多的时间在路上，这不仅增加了出行的压力，还可能导致迟到等问题。
其次，交通拥堵还给环境带来了负面影响。
车辆排放的废气和噪音污染对空气质量和居民的健康产生了不利影响。
此外，交通拥堵还导致能源浪费，增加了城市的能源消耗。
二、出行行为建模的意义出行行为建模是交通规划中的重要环节，其主要目的是为了更好地理解和预测居民的出行行为。
通过建立合理的出行行为模型，可以为交通规划和交通管理提供科学依据。
具体来说，出行行为建模可以帮助决策者了解居民的出行需求和出行方式，从而制定更加精准的交通规划政策。
此外，出行行为建模还可以评估交通规划方案的效果，为决策者提供决策支持。
三、出行行为建模的方法1. 统计模型统计模型是出行行为建模中常用的方法之一。
它基于对大量的历史出行数据进行分析，通过建立数学模型来描述出行行为的规律。
常见的统计模型包括二项Logit模型、多项Logit模型等。
这些模型可以通过估计模型参数来分析不同因素对出行行为的影响，并预测未来的出行行为。
2. 行为模拟模型行为模拟模型是一种基于个体决策的出行行为建模方法。
它通过模拟个体的决策过程，预测出行者在不同情境下的出行选择。
行为模拟模型可以分为离散选择模型和连续选择模型两种。
离散选择模型主要用于描述个体在有限的选择集合中做出选择的行为，而连续选择模型则可以描述个体在连续的选择空间中做出选择的行为。
3. 机器学习模型近年来，随着机器学习技术的发展，机器学习模型在出行行为建模中得到了广泛应用。
机器学习模型可以通过对大量的数据进行学习，自动发现数据中的模式和规律，并用于预测未来的出行行为。
智能交通管理中的用户行为建模与分析
智能交通管理中的用户行为建模与分析在当今快节奏的社会中，交通拥堵已成为许多城市面临的严峻挑战。
为了有效缓解交通拥堵，提高交通系统的运行效率和安全性，智能交通管理应运而生。
而在智能交通管理中，用户行为的建模与分析起着至关重要的作用。
用户行为在交通领域涵盖了众多方面，包括出行方式的选择、出行时间和路线的规划、驾驶行为等等。
理解和预测这些行为对于优化交通流量、改善交通规划和设计以及制定有效的交通政策具有重要意义。
首先，我们来探讨一下出行方式的选择。
在日常生活中，人们会根据各种因素来决定是驾车、乘坐公共交通、骑自行车还是步行。
这些因素可能包括出行距离、出行时间、费用、个人偏好以及交通状况等。
例如，如果出行距离较短，且天气良好，很多人可能会选择步行或骑自行车；而如果出行距离较远，且时间较为紧张，驾车或乘坐公共交通可能会成为首选。
通过对大量用户的出行方式选择数据进行分析，可以建立相应的模型，预测在不同条件下人们选择不同出行方式的概率。
这有助于交通规划部门合理配置交通资源，比如增加公交线路、优化自行车道等，以满足人们的出行需求。
接下来，出行时间和路线的规划也是用户行为的重要组成部分。
很多人在出行前会考虑交通高峰期、道路施工、天气等因素来选择最佳的出行时间和路线。
通过收集和分析用户的历史出行数据，结合实时的交通信息，可以建立出行时间和路线规划的模型。
这些模型能够为用户提供个性化的出行建议，帮助他们避开拥堵路段，减少出行时间。
同时，对于交通管理部门来说，也可以根据这些模型预测交通流量的分布，提前采取措施进行疏导和调控。
再来说说驾驶行为。
驾驶行为包括车速的控制、变道、超车、跟车等。
不良的驾驶行为不仅会影响交通流畅性，还可能增加交通事故的风险。
通过在车辆上安装传感器或利用智能手机的定位功能，可以获取车辆的行驶数据，从而分析驾驶员的行为特征。
例如，频繁急刹车和急加速的驾驶员可能具有较高的事故风险，而保持稳定车速和安全车距的驾驶员则相对较为安全。
基于SEM的行人过街影响因素模型多群组分析
基于SEM的行人过街影响因素模型多群组分析
随着城市交通和社会经济的发展，城市道路上行人过街的问题越来越重要。
为了更好
地理解行人过街行为和提高交通安全，研究行人过街影响因素是非常必要的。
本文基于结
构方程模型（SEM），对行人过街影响因素进行了多群组分析。
首先，我们建立了行人过街行为模型，包括行人特征、交通流量、行人行为、交通设
施和环境等5个一级模型。
其中，行人特征模型包括性别、年龄和体型等个体特征；交通
流量模型包括行人流量和车辆流量等交通因素；行人行为模型包括行人穿越速度和行动轨
迹等；交通设施模型包括交通信号灯、人行横道和斑马线等交通设施；环境模型包括天气、照明和路面情况等外部环境因素。
每一个一级模型都包括若干个二级模型，用来描述一级
模型的各个细节。
然后，我们根据行人特征的不同，将样本分成两个群组：男性和女性。
在两个群组中，我们都使用SEM进行模型分析。
结果显示，男性和女性的行人过街影响因素具有一定的差异，主要表现为行人穿越速度和交通流量对两个群体影响的程度不同。
具体而言，对于男性，行人穿越速度对行人过街行为的影响最大，而对于女性，交通流量是影响因素中最强的。
在交通设施和环境方面，两个群组的影响因素相对稳定。
本文的结果表明，性别是影响行人过街行为的重要因素之一。
同时，对于城市规划和
交通安全管理等领域的决策者来说，应该根据不同性别对行人过街行为的影响因素进行差
异化管理和设计。
此外，本研究的分析方法可以为未来类似研究提供参考，进一步提高行
人过街行为的预测和控制能力。
行人的交通调查与分析
12
行人行为特点：行人在路上行走特点
如果不是赶时间想尽快到达目的地，行人都倾向于以
自己最舒适的(能量消耗最少的)步行速度来行走。 行人总是与其他行人和边界(墙壁、成排房屋、街沿 等)保持一定距离。这个距离在人们匆忙行走的时候 就会变小，也会随着人流密度的增大而递减。 当行人密度增加时，步速和步幅都会明显地减小。这 在我们地铁通道中进行测量的时候表现得较为明显。 在恐慌逃离某个现场的情况下，个体行人通常会非常 紧张，以致于会有非常盲目的行动。在情况不明的时 候，人们由于从众心理，容易出现一种盲目的跟随群 13 体的行为，这也是一种自组织或同步现象。
B级
C级
D级
行人占用面积为0.5-1.2平方米/人，正常步速受到限制，有时需调整步幅， 速度与路线，超越、反向与横穿十分困难，有时产生阻塞或中断。运行状 态：行走不便，大部分处于受约束状态。 行人占用面积在0.5平方米/人以下，所有步行速度、方向均受限制，只能 “跟着”人流前进，经常发生阻塞、中断，反向与横穿绝不可能。 运行状态：完全处于排队前进，“跟着走”，个人无行动自由。
步行时有横向摆动，步行速 度愈慢摆动愈大。德国二十 世纪初采用的行人宽度基本 值为75cm，现在的标准是 单向交通时，行人的横向间 隔(行人的中心轴线间距)为 75cm，前后间隔为lm。双 向交通时横向间隔为60cm。 在等待信号时的静态横向及 前后间隔为85cm和60cm。 8
行人交通术语之间的关系
95%置信区间
(60.3,61.9) (67.7,69.9) (65.3,67.2) (72.0,75.6) (59.6,61.7) (64.3,67.6) (69.4,71.7) (79.5,84.1) (61.0,63.1) (64.0,67.4) (64.5,66.8) (71.4,75.7)
基于数据分析的交通行为建模研究
基于数据分析的交通行为建模研究在当今社会，交通系统的复杂性与日俱增，交通拥堵、事故频发等问题日益严峻。
为了更好地理解和优化交通系统，基于数据分析的交通行为建模研究应运而生。
这一研究领域旨在通过对大量交通数据的深入挖掘和分析，构建能够准确描述和预测交通行为的模型，为交通规划、管理和控制提供科学依据。
交通行为建模的重要性不言而喻。
它能够帮助我们深入了解人们在交通中的决策过程和行为模式，从而更有针对性地制定交通政策和措施。
例如，通过分析驾驶员的路径选择行为，我们可以优化道路网络布局，提高交通流量的分配效率；通过研究行人的过街行为，我们可以合理设置行人过街设施，保障行人的安全和便捷。
在进行交通行为建模时，首先需要获取丰富而准确的数据。
这些数据来源广泛，包括交通流量监测设备、GPS 定位系统、视频监控摄像头等。
交通流量监测设备可以实时记录道路上的车辆数量、速度和占有率等信息；GPS 定位系统能够获取车辆的行驶轨迹和行驶时间；视频监控摄像头则可以捕捉到行人、车辆的行为和交通事件。
获取到数据后，接下来就是对数据进行预处理和清洗。
由于原始数据可能存在噪声、缺失值和错误等问题，需要通过一系列的数据处理技术进行修正和完善。
例如，对于缺失值可以采用均值填充、插值等方法进行补充；对于噪声数据可以通过滤波、平滑等方法进行去除。
在数据分析方面，常用的方法包括统计分析、机器学习和深度学习等。
统计分析方法可以帮助我们了解交通数据的基本特征和分布规律，例如计算均值、方差、相关性等。
机器学习方法如决策树、随机森林、支持向量机等，则可以用于构建交通行为预测模型，对未来的交通状况进行预测。
深度学习方法如卷积神经网络、循环神经网络等，在处理大规模、复杂的交通数据方面具有显著优势，能够自动提取数据中的特征和模式。
以驾驶员的路径选择行为为例，我们可以通过收集大量驾驶员在不同道路条件下的路径选择数据，并运用上述数据分析方法进行建模。
例如，使用决策树模型来分析影响驾驶员路径选择的因素，如道路拥堵情况、距离、行驶时间等。
城市交通拥挤状况的数据分析与建模
城市交通拥挤状况的数据分析与建模近年来，城市化进程不断推进，城市人口规模不断扩大，城市交通拥堵问题日益突出。
交通拥挤不仅给人们的出行带来了不便，也严重影响了城市的经济发展和居民的生活质量。
为了解决城市交通拥堵问题，深入分析和建模城市交通拥挤状况的数据变得尤为重要。
首先，我们可以通过收集城市交通流量数据来分析交通拥挤状况。
交通流量是指在一定时间内通过某个交通路段的车辆数量，通过对交通流量数据的分析，可以获得不同时间段和不同路段的交通拥堵情况。
例如，在早晚高峰期间，道路上的交通流量会显著增加，导致交通拥堵严重。
通过对不同时间段的交通流量进行统计和分析，可以为城市交通管理部门提供指导意见，优化交通配套设施和交通运行组织，缓解交通拥堵问题。
其次，我们可以利用地理信息系统（GIS）技术对城市交通拥挤状况进行可视化展示和分析。
GIS技术可以将交通流量数据与地理空间数据相结合，通过地图等形式直观地展示出交通拥挤的状况。
例如，我们可以通过GIS技术绘制热力图，不同颜色代表不同程度的交通拥堵，从而让人们一目了然地了解到城市中交通拥挤的情况。
此外，GIS技术还可以用于交通模拟和仿真，通过对城市交通网络进行建模和模拟，评估不同交通管理措施对于交通拥挤的影响，进而提供针对性的解决方案。
再次，我们可以利用大数据和人工智能技术对城市交通拥挤状况进行预测和优化。
大数据技术可以对海量交通数据进行处理和分析，从中挖掘出隐藏的规律和趋势，从而预测未来的交通拥挤状况。
例如，通过对历史交通数据的分析，可以得出某些时间段或者某些路段交通拥堵概率较高的结论，进而提前采取相应的交通调控措施。
此外，人工智能技术可以利用机器学习算法对交通数据进行建模和训练，优化交通信号配时方案，提高交通流的通行效率，达到缓解交通拥堵的目的。
此外，我们还可以借鉴国外城市交通管理的经验和做法。
例如，一些国外城市采用交通拥堵收费制度，通过收费的方式来引导市民选择公共交通工具，从而减少道路交通流量，缓解交通拥堵问题。
交通出行行为分析与模型建设
交通出行行为分析与模型建设近年来，随着城市化进程的加快和人口的增长，交通出行成为城市生活中重要的一环。
分析和研究交通出行行为，建立相应的模型，有助于我们更好地理解城市交通系统的运作规律，从而为城市规划和交通管理提供科学依据。
交通行为分析可以从多个维度展开。
首先，我们可以从个体层面分析交通出行行为。
每个人在出行时会受到多种因素的影响，包括时间、成本、个人偏好等。
通过调查问卷和出行记录，我们可以了解到不同年龄、职业、收入等群体的出行模式和出行偏好，从而得到个体出行行为的基本特征。
此外，还可以通过观察和分析，研究人们在出行过程中的决策行为，如何选择交通工具、路线以及出行时间等，这有助于对个体出行行为的深入理解。
其次，交通出行行为的分析也可以从群体层面展开。
不同人群的出行行为受到不同的社会和环境因素的影响，如居住区域的规划、公共交通设施的配套程度等。
研究不同地区、不同群体的出行特点和模式，有助于我们了解交通出行的社会动力和形成机制。
这可以为城市规划和交通政策的制定提供依据，例如，合理规划交通设施，提供更多的交通选择，以满足不同群体的出行需求。
除了对交通出行行为进行分析外，建立相应的模型也是研究的重要内容。
交通出行模型可以通过数学建模和计算机仿真的方法来实现。
通过收集历史出行数据和相关的影响因素，我们可以构建出行需求模型和交通模型。
出行需求模型可以预测未来的交通需求量和出行模式，以及其变化趋势。
交通模型则可以模拟交通系统的运行情况，包括交通流量、车辆拥堵等。
这些模型的建立能够为交通规划和交通管理提供科学依据，评估不同方案的效果，以及预测未来的交通状况。
在交通出行行为分析和模型建设过程中，我们需要充分考虑各种因素的复杂性和相互影响。
交通出行行为不仅受到个体的经济、时间等因素的影响，也受到城市规划、交通政策和技术的影响。
因此，要进行全面准确的分析和建模，需要整合不同学科的知识和方法，如经济学、社会学、心理学、物理学等。
基于FTA法的行人过街交通事故分析
验证了FTA法的有效性
通过对实际案例的分析，验证了FTA法在行人过街交通事故分析中的有效性，表明该方法能够帮助我们系 统地识别事故原因，为预防和减少行人过街交通事故提供科学依据。
故障树分析法的步骤
确定顶事件、调查和分析造成顶事件的原因、画出故障树、对故障树进行定性分析和定量 分析。
故障树分析法的特点
系统性、逻辑性、故障的层次性。
事故原因分析
行人过街设施不完善
如人行横道线不明显、人行横道信号 灯设置不合理等，导致行人过街困难 或过街时间过长，增加了事故发生的 可能性。
驾驶员违规驾驶
04
预防措施与建议
交通设施改善
1 2 3
设立过街天桥或地下通道
在交通流量大、行人过街需求集中的路段，设立 过街天桥或地下通道，提供安全的过街设施。
增设人行横道线
在适合设置人行横道线的路段，增设人行横道线 ，并设置明显的标志和信号灯，提高行人过街的 安全性。
改善道路交通设施
完善道路交通标志、标线和照明设施，提道路 的可见度和安全性，降低事故风险。
研究目的
基于FTA法对行人过街交通事故进行深入分析，探 究事故发生的原因和机理
提出针对性的安全改善措施，为行人过街交通安 全管理提供科学依据
提高行人过街交通的安全性，减少事故发生，保 障行人生命安全
02
基于FTA法的行人过街交通事故 分析
FTA法概述
FTA法
故障树分析法是一种系统工程技术，通过建立系统故障的逻辑图（故障树），分析导致故 障的各种因素（包括硬件、软件、环境、人为因素等），从而对系统的安全性、可靠性进 行评价，并寻求改进措施。
行人-机动车混行交通流的实测、建模和模拟
行人-机动车混行交通流的实测、建模和模拟我国城市交通的典型特点是混合交通,在行人流量很大的路段,如商业街、地铁口,行人和机动车之间的干扰比较严重,不仅造成系统通行能力的下降,而且导致交通事故多发。
本文在交通实测的基础上,针对有信号灯和无信号灯交叉口行人过街、通道中行人和车辆混行干扰等问题,建立改进的元胞自动机模型,并进行相应的数值模拟和分析,得到了一系列有创新性的成果。
本文的主要工作如下:(1)为了了解人车相互作用的复杂特性,我们对广西梧州市中心城区无信号灯交叉口行人过街情况进行了实测,探讨了无信号灯交叉口行人过街决策行为和过街速度分布特性。
通过分析实测数据,发现了平常期行人决策距离为10.8m和人车临界安全距离为15.3m。
通过数据拟合,还获得了平常期行人过街速度的经验公式。
统计数据表明,平常期的行人速度在平均速度附近扰动。
当考虑路边等待时间时,行人平均过街速度为0.6m/s;而不考虑等待时间的情形下,行人平均过街速度为0.8 m/s。
另外,使用D’Agostino法来检验,发现平常期行人过街速度分布不服从正态分布。
(2)为了细致地描述行人和车辆在人行横道处的相互作用,我们提出了考虑信号灯影响的车辆及行人的元胞自动机模型,研究路口有信号灯时经过人行横道的行人与车辆的相互干扰,行人和车辆的相互作用主要体现在信号灯切换期间:绿灯变红灯时车辆来不及刹车而冲过人行横道,或者红灯变绿灯时行人还未通过人行横道而影响车辆的通行。
在模型中,车辆运动采用了细化的NaSch模型,引入了减速区。
在人行横道的设置中引入等待区,在红灯期间未能顺利过街的行人将会滞留在其中。
我们研究了车辆处于周期和开放两种边界条件下的人车相互干扰。
除了研究车辆运动基本图等基本性质外,首次给出了行人等待时间以及行人占用车辆通行时间和车辆占用行人通行时间等反映人车相互作用特征量的定量描述,在已有的文献中尚未看到。
通过数值模拟,我们给出了车流量、行人等待时间、行人占用车辆通行时间和车辆占用行人通行时间等物理量的定量性质,并结合车辆运动的时空演化斑图进行了细致的讨论,最后还给出了相图,可以全面反映该模型的定性性质。
基于行人模型的城市道路行人通行能力分析
基于行人模型的城市道路行人通行能力分析城市交通是一个复杂而关键的问题，尤其是对于行人通行能力的研究和优化具有重要的意义。
本文将从基于行人模型的角度，探讨城市道路行人通行能力的分析。
一、行人模型的概述行人模型是一种用于模拟和研究行人在特定环境中运动和交互的方法。
它通过考虑行人之间和行人与环境之间的相互作用，揭示了行人决策、行为和移动规律。
在城市道路通行能力的分析中，行人模型被广泛应用。
二、行人通行能力的影响因素1. 行人特征：不同年龄、性别、体力、行走速度以及对环境的适应能力等因素都会影响行人的通行能力。
2. 环境因素：城市道路的宽度、交通设施、行人道、停车位等都会对行人通行能力产生影响。
3. 群体行为：行人通行时往往会形成群体行为，如拥堵、涌动等现象，也会对通行能力造成影响。
4. 外部干扰：天气、季节、节假日等因素都可能影响行人通行能力。
三、行人模型在城市道路通行能力分析中的应用1. 建模与仿真：通过行人模型，可以对城市道路的行人通行情况进行建模和仿真，提供一种直观的方式来研究和评估不同交通策略对通行能力的影响。
2. 交通瓶颈点识别：行人模型可以帮助识别道路中的瓶颈点，即交通流量受阻或容易发生拥堵的地方。
通过分析瓶颈点的原因和影响，可以提出相应的优化措施。
3. 人流预测与管理：行人模型可以用来预测未来一段时间内的行人流量，从而帮助城市规划者和管理者做出合理的决策，如合理设置行人信号灯、调整人行道宽度等。
4. 应急疏散：行人模型可以模拟城市道路上的紧急疏散情况，帮助评估和改进应急疏散策略，提高城市的安全性。
四、行人通行能力的优化方法1. 交通管理：通过合理设置交通信号灯、行人天桥/地下通道、人行道等交通设施，提高行人通行的效率和安全性。
2. 规划与设计：在城市规划和设计的过程中，应充分考虑人口密度、行人需求、道路布局等因素，以提高行人通行能力。
3. 信息化技术应用：利用智能交通系统、大数据分析等技术，实现对行人通行情况的实时监测和预测，从而优化城市道路的通行能力。
基于持续模型的行人过街行为
36
吉林大学学报( 工学版) S( ) = exp [ ( s) ds]
第 39 卷 ( 3)
律。 T iw ari 等 [ 8] 采 用乘积限模 型对新德 里行人 过街的等待时间与冒险行为进行了分析。 行人过街行为具有时间相关性[ 9] , 随着等待 时间的持续, 行人会在自身属性特征 ( 性别、 年龄 等) 和交通状况 ( 红灯时间、 行人流量、 机动车流量 等) 的影响下决定何时结束等待过程并开始过街。 尽管文献 [ 7 - 8] 对行人过街等待行为进行了研究, 但在数据处理时未明 确定义等待时 间的数据类 型, 未对等待时间与过街行为发生的相互关系进 行研究, 也没有分析违章行为的时间相关性。本 文在实测数据的基础上 , 利用基于危险的持续模 型( H azard - based durat ion m odel ) 对北京市信号 交叉口行人过街等待持续时间进行了分析 , 研究 过街行为发生的概率 随等待持续时 间的分布规 律, 以及行人属性特征、 交通状况和出行特征对行 人等待行为产生的影响 , 重点关注违章过街发生 的时间相关性和促使违章发生的影响因素。
funct ion) , 表 示 忽 略 所 有 协 变 量 时 的 危 险 率; g( X , ) 为任何已知函数形式 ; 为协变量系数。 式( 4) 中, 函数 g( X, ) 以的危险率成比例于 基 准 危 险 率, 因 此 被 称 为 比 例 危 险 模 型 ( P roport ional hazard m odel ) 。g( X , ) 形 式 为 ex p( XT ) 时, 称为 Cox 比例危险模型[ 10] 。 ( , X) =
[ 11]
呈正相关性, 即等待持续时间越长 , 结束等待过程 并开始过街的可能性越大 ; 参数为负, 则表现为负 相关性, 该变量在等待过程中会降低等待过程终 止的可能。 协变量作用下的行人等待持续概率表达式为 S( , X) = [ S 0 ( ) ] exp ( X
无信控路段人行横道处行人过街建模与仿真
无信控路段人行横道处行人过街建模与仿真陈鹏;唐鹏;闫伟曦;孙秋月【期刊名称】《交通运输系统工程与信息》【年(卷),期】2022(22)4【摘要】为精细化描述无信控路段人行横道处行人过街决策及微观运动行为,本文在行人过街行为分析的基础上,基于战术层-操作层构建行人过街双层模型。
其中,在战术层面,针对行人分步决策特性,利用二元Logistic回归模型构建路侧和路中行人过街决策模型;在操作层面,针对传统社会力模型在描述行人过街时表现出的局限性,引入行人主动避让力和人行横道对行人的作用力,构建行人过街微观运动模型。
最后,通过AnyLogic仿真平台实现行人过街双层模型仿真,并根据实际数据和仿真结果分析模型有效性。
结果表明:相较于路侧决策模型,行人性别、停车视距内的车辆数和行人距潜在冲突点的距离这3个因素对行人路中决策结果影响更显著,引入行人主动避让力和人行横道对行人作用力的改进社会力模型,能更好地反映无信控路段行人过街时的行为特征。
无信控路段人行横道处行人过街行为仿真模型的有效建立,能为后续行人过街安全改善方案提供决策支持。
【总页数】11页(P79-88)【作者】陈鹏;唐鹏;闫伟曦;孙秋月【作者单位】武汉理工大学;中交第二公路勘察设计研究院有限公司【正文语种】中文【中图分类】U121【相关文献】1.过街行人对寒区冰雪期城市道路无信号人行横道处机动车交通流参数与通行能力的影响2.无信号控制路段人行横道行人过街时间研究3.过街行人对寒区冰雪期城市道路无信号人行横道处机动车交通流参数与通行能力的影响4.无信控路段行人过街处驾驶员眼动参数分析5.无信控路段行人过街处驾驶员眼动参数分析因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
无信号路段行人过街决策行为模型
无信号路段行人过街决策行为模型廖明军;王凯英;史钰莹;吴晗;孟宪强;姜卉【期刊名称】《北华大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(000)006【摘要】以吉林市吉林大街2个路段过街行人为对象，以车辆间隙、相邻车道拥挤度为变量，通过视频观测获取行人过街决策行为数据，利用Binary Logit模型建模。
结果发现：该模型预测准确率达到89%，可应用于无信号交叉口或者无信号路段行人和车辆交互微观仿真模型中。
%The paper takes the two mid-blocks of Jilin Street with pedestrian crossing as examples,chooses time headway and the traffic congestion degree of its neighbor lane as variables. The data of pedestrian crossing decision-making behavior are collected by the video in the field. Binary Logit model is used to model pedestrian crossing decision-making behavior,and the results show that the forecast accuracy of the model reaches 89%. The developed Logit models can provide the basis for representing pedestrian crossing behavior at unsignalized mid-block or unsignalized intersection in a pedestrian-vehicle interaction microsimulation modeling.【总页数】4页(P818-821)【作者】廖明军;王凯英;史钰莹;吴晗;孟宪强;姜卉【作者单位】北华大学汽车与建筑工程学院，吉林吉林 132013;北华大学汽车与建筑工程学院，吉林吉林 132013;北华大学汽车与建筑工程学院，吉林吉林132013;北华大学汽车与建筑工程学院，吉林吉林 132013;北华大学汽车与建筑工程学院，吉林吉林 132013;北华大学汽车与建筑工程学院，吉林吉林 132013【正文语种】中文【中图分类】U412.1【相关文献】1.无信号控制路段行人过街决策行为分析 [J], 吴立新;王旭;张宝南2.无信号控制路段行人过街决策行为分析 [J], 吴立新;王旭;张宝南;3.寒区城市无信号控制路段行人过街特性分析 [J], 刘星宇;吴立新;王鹏;王思玉4.寒区多车道无信号控制路段行人过街安全对策研究 [J], 刘星宇;吴立新;崔萌;王思玉5.有无信号控制路段下行人过街眼动特性研究 [J], 丁袁;马健霄;潘义勇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
行人过街交通行为分析建模
行人过街交通行为分析建模
近年来，随着城市化进程的不断加快，行人过街交通问题愈发严重。
为了改善这一问题，需要对行人过街的交通行为进行分析建模，以便更好地理解行人在道路交叉口的行为规律，并提出相应的交通管理措施。
行人过街是一个相当复杂且具有一定风险的行为。
我们首先要对行人的特点进行分析。
行人过街的速度和行走方式与不同的年龄、性别、身体素质等因素有关。
同时，行人的视觉和听觉能力也会影响其对交通环境的感知能力。
此外，行人的目的地和时间限制也会对其过街行为产生影响。
因此，要对行人过街行为进行建模，首先要考虑这些个体差异。
其次，我们需要考虑行人过街的环境因素。
具体而言，交通流量、道路宽度、信号灯设置等都会对行人过街行为产生影响。
在高峰时段和繁忙的交叉口，行人面临的风险更高，同时也会对交通流量造成一定的影响。
因此，建模分析行人过街行为时，必须考虑环境因素对行人行为的影响。
建立行人过街交通行为的模型，可以利用Agent-Based Model（基于代理人的建模）方法。
这种方法可以将行人视为
独立个体，每个个体都有自己的决策和行动能力。
通过观察和分析现实中的行人行为，可以提取出一系列规则和算法，用于描述代理人在不同交通环境下的行为。
这种建模方法能够更真实地模拟行人的过街行为。
在建立模型时，我们要考虑行人的决策过程。
行人在过街时，通常会考虑交通信号、车辆速度和距离、人群流动等因素。
建模时，可以将这些因素转化为数学公式，并将其作为行人决
策的依据。
另外，行人的行为也会受到他人的影响。
因此，建模时还需要考虑行人之间的互动关系。
在完成模型后，我们需要对其进行评估和验证。
评估模型的主要目标是验证模型的可靠性和有效性。
与现实数据进行对比分析，可以确定模型的准确性。
如果模型的预测结果与实际情况一致，则说明模型的建立是成功的。
基于行人过街交通行为的建模分析，我们可以从多个层面提出相应的交通管理措施。
通过合理设置交通信号，减少行人等待时间，可以提高交通效率和行人的通行安全性。
在繁忙的交叉口，可以设置斑马线、行人过街天桥等设施，引导行人有序过街，减少交通事故的发生。
此外，加强行人安全教育和宣传，提高行人的交通意识和安全意识，也是重要的举措之一。
总之，行人过街交通行为的分析建模对改善城市交通状况和提升行人过街安全性具有重要的意义。
通过逐步完善交通行为的建模和分析方法，我们可以更好地了解行人的行为规律，为城市的交通管理和规划提供有效的参考和指导
综上所述，行人过街交通行为的建模分析对于改善城市交通状况和提升行人过街安全性具有重要的意义。
通过将行人的决策过程转化为数学公式，并考虑行人之间的互动关系，可以建立可靠有效的模型。
评估和验证模型的准确性是必要的，可以通过与现实数据对比分析来进行。
基于行人过街交通行为的建模分析，可以提出相应的交通管理措施，如合理设置交通信号、设置行人过街设施和加强行人安全教育等。
逐步完善交通行为的建模和分析方法，可以更好地了解行人的行为规律，为城市的交通管理和规划提供有效的参考和指导。
因此，行人过
街交通行为的分析建模对于城市交通系统的可持续发展具有重要的作用。