交叉口高峰时段右转车辆通行时间可靠性研究(录用修改稿)

交叉口高峰时段右转车辆通行时间可靠性研究李巧茹1，2，高玲玲1，2，陈亮1，2，王朋1，2（1河北工业大学土木工程学院天津300401，2河北省土木工程技术研究中心天津300401）摘要：早高峰时段对右转车辆通过十字交叉口的时间进行连续2小时的观测，对获得的样本数据采用统计学的方法进行分析，得出样本基本符合正态分布的一般假设，运用2检验对这一假设进行检验，得到其符合正态分布的一般规律。基于上述分布规律，通过提出的交叉口的右转通行时间修正系数，对路段行程时间可靠性模型进行改进，得到适用于十字交叉口处右转车的通行时间可靠性评价模型。该模型考虑到了未设专用右转信号灯的交叉口右转车行车环境的特殊性，为研究整条路径的通行时间可靠性奠定基础。关键词：右转车辆；通行时间可靠性；2检验；右转修正系数；正态分布中图分类号：U491StudyonThroughTimeReliabilityofRight-turningVehiclesattheCrossingIntersectionintheTrafficPeakPeriodLIQiaoru1，2,GAOLingling1，2,CHENLiang1，2,WANGPeng1，2(1CollegeofCivilEngineering,HebeiUniversityofTechnology,Tianjin,300401，2CivilEngineeringTechnologyResearchCenterofHebeiProvince,Tianjin,300401)Abstract:Thethroughtimeofrightturningtrafficatacrossingintersectionareinvestigatedfor2hoursonasingleday.Thedistributionofthedatasamplesareassumedtoconformtonormaldistribution.WiththemethodofPearson2test,theaboveassumptioncanbeproved.Basedontheaboveconclusion,withtheproposedconceptofmodifiedcoefficientofright-turningvehicles,themodeloftraveltimereliabilityusedinthesectionhadbeenimproved.Thenewmodelcanbeusedtoevaluatethethroughtimereliabilityoftheright-turningvehiclesatthecrossingintersection.Thismodelissuitableforthespecialenvironmentofthecrossingintersectionwhichhavenotspecialright-turningsignallamp.Theresultsofthisstudywillbetheessentialpartofthetraveltimereliabilityofthewholeroute.Keywords:right-turningvehicles;throughtimereliability;Pearson2test;modifiedcoefficientofright-turningvehicles;normaldistribution引言可靠性的概念是指系统在规定条件下完成预定功能的能力[1]。国外对路网可靠性的研究始于上世纪八十年代，最早由日本的Mine和Kawai在1982年提出了连通可靠性的概念[2]，连通可靠性即在整个交通网络中，两个节点之间保持畅通的概率。在这一概念广泛应用于交通系统的今天，路网的连通可靠性、容量可靠性以及出行时间可靠性的研究已经得到了广泛重视和应用[3]。可靠性的理论已经被广泛应用于交通分配、组织、管理过程中。就三种可靠性概念而言，出行时间可靠性是衡量路网运行效率的有效指标之一，Asakura和Kashiwadani运用出行时间波动来评价路网的可靠性，于1991年提出了出行时间可靠性的概念[1]。而缩短出行者的行程时间，减少行程时间的波动，提高交通参与者的出行效率和可靠性也随之成为交通工程学者关注的焦点。目前，国内对于出行时间可靠性的研究模型主要考虑了路段出行时间，即仅依靠路段出行时间可靠性进行简单相乘和相加得到整个路径乃至路网的出行时间可靠性[4]。国内外学者通过对路段出行时间的研究，得出这一时间附合正态分布的规律，并根据正态分布的基本参数构造了出行时间可靠性模型。而实际行车过程中，一条行车路径包括路段和交叉口两个部分，交叉口部分的通行时间可靠性对整条路径的可靠程度影响比路段影响更强烈。综上所述，在考虑路径乃至路网的出行时间可靠性过程中，交叉口的通行时间可靠性是必不可少。在实际交叉口中，专用右转信号相设置相对较少，因而相对于交叉口中其他方向车流而言，右转车辆受到非机动车以及行人的影响较大，造成的出行时间波动相对明显[5][6]。这种时间波动在很大程度上影响了右转车辆通过交叉口的可靠性，从而影响整条路径的时间可靠性，因此对于右转车辆的通行时间可靠性的研究具有很重要的意义。本文通过右转车辆通过交叉口时间的观测，运用统计学的方法对时间样本进行处理分析，得出其分布规律。并参考路段出行时间可靠性模型，对交叉口中右转车辆通行时间可靠性模型进行改进，从而得到右转车辆通过交叉口时间可靠性模型，为研究整条路径的出行时间可靠性打下基础。1交叉口右转车辆通行时间数据分布规律为了得到高峰时段右转车辆通过交叉口的时间（以下称之为通行时间）分布规律，选取了2010年12月15日，周三，早上7:00到9:00作为调查时间段，对天津市红桥区丁字沽三号路与勤俭道交叉口早高峰时段北进口右转车道车辆通行时间进行了调查，勤俭道是天津市中环线的组成部分，三号路是天津市红桥区的主要干道。该交叉口为设有信号灯的十字交叉口，设置了专用左转信号相位，而未设专用右转，交叉口的车道划分如图1所示。勤俭道丁字沽三号路观察点中央分隔带非机动车道图1交叉口示意图本次调查以5分钟为计数间隔对非机动车及行人数量进行记录，流量数据如表1所示，由调查结果可知，高峰期非机动车及行人数量相对稳定。同时记录右转车辆通过时间，每辆右转车辆的通过时间从车辆驶入交叉口北进口道停车线开始计时，到完成右转驶出西进口道停车线结束。调查共获取数据130组，筛选其中122组有效数据，采用统计学理论分析其分布规律。表1非机动车及行人流量表单位：次时间区间流量时间区间流量时间区间流量7:00—7:051157:40—7:452038:20—8:251897:05—7:101087:45—7:501998:25—8:301907:10—7:151297:50—7:551978:30—8:351737:15—7:201467:55—8:001928:35—8:401807:20—7:251738:00—8:051848:40—8:451567:25—7:301848:05—8:101938:45—8:501307:30—7:351988:10—8:151958:50—8:55987:35—7:401958:15—8:201868:55—9:001001.1右转车辆通行时间分布分析由筛选得到的122组数据按照数据分布情况将其分为12组，根据每组相应的频数做出曲线图如图2所示，图形近似于正态分布的密度函数，假设通行时间符合正态分布，并在下一步对这一假设进行验证。图2右转车辆通行时间分布曲线图1.2假设检验由右转车辆通行时间曲线图可以得到通行时间符合正态分布的假设，利用统计学中的皮尔逊2拟合检验对上述假设进行检验，皮尔逊2检验用于检验样本是否符合某种假设分布规律，通过假设检验的方法确定其是否符合某项规律。假设H0：总体2jj(,)TN，通过样本计算得：12211122jiix=7.1151；2122211()122jiixx=3.7340；把数据分成若干区间，根据2检验基本要求，0inp不得小于5，故合并上述部分分组，具体分组情况如表2所示：表2数据分布区间分布表组号区间0ip0inpin200()/iiinnpnp1-,3.9900.05296.4540.930623.990,4.8100.06357.7590.201634.810,5.6300.104612.93160.728945.630,6.4500.144317.60160.145556.450,7.2700.166720.34240.658667.270,8.0900.161119.65200.00627.090.98，8100.130415.91102.19548.9.7810，9300.088510.8090.30009.7930，+0.088010.74140.98952统计量的值，2122010()iiiinnpnp=6.1563；分组数r=9；未知参数个数m=2；r-m-1=6；取置信系数=0.1；则20.9010.645（6）2122010()iiiinnpnp=6.1563，因此接受H0，即可认为通行时间服从正态分布。2可靠性模型建立由以上分析可知，通行时间满足正态分布规律，设通行时间总体为T，则2jj(,)TN；根据正态分布的基本特征，通行时间均值为j，由于外界因素的影响，这一时间以标准差j上下波动。在路段情况下，根据正态分布的基本特点，得出通行时间可靠性模型。通行时间可靠性的评价模型如下：2R=P()tTt；（1）其中，R为该路段的通行时间可靠性；为该路段的平均通行时间；为通行时间标准差。t为规定临界时间；即规定的最大通过时间。通过上文分析得到高峰时段右转车辆通过交叉口的时间仍服从正态分布规律，因此在评价交叉口右转车辆的通行时间可靠性时可参考以上模型进行改进，如式（2）。jjj2j=P()JtRTt；（2）其中，JR为交叉口右转车道的通行时间可靠性；其他意义同前。鉴于车辆在交叉口与路段行驶的差异，且两者的行车环境以及复杂程度都存在明显差别，故将这一模型运用到交叉口环境需要对其进行修正。3模型修正交叉口具有复杂的车辆运行环境，虽然交叉口的平均通行时间较短，但其可靠性对于整条路径的整体可靠性具有显著影响，尤其当交叉口出现排队情况，交叉口的时间延误会严重影响整条路径的整体出行时间，因此对于交叉口的通过时间可靠性研究具有很大的必要性。对于交叉口而言，车辆在此环境下行驶受到外界的干扰情况更加复杂，因此按照模型（2）得到的可靠性缺乏准确性，现对其进行改进。3.1交叉口右转车辆通行时间特点交叉口行车环境复杂，右转车辆经过交叉口除了受到其他方向行驶车辆的干扰外，还受行人及非机动车的影响。故其通过时间浮动情况理论上高于路段条件。调查分析如下：试验调查阶段，同时对目标右转车道前后两路段进行了行程时间调查，得到了相应的122组时间样本，数据统计结果如下：表3出行时间样本统计表路线名称时间均值方差2变异系数勤俭道（入口路段）38.66308.55240.2212丁字沽三号路（出口路段）79.332515.36600.1937交叉口右转车道7.11513.73400.5248由上述统计可知，交叉口情况下，时间数据样本的变异系数明显大于路段情况，即其受到的干扰情况相对较大，相比于路段情况，其可靠性也会有所降低。故基于路段的出行时间可靠性模型，交叉口的可靠性模型需要进行修正。3.2模型修正由上述理论可知，由于交叉口的复杂行车环境，车辆在交叉口受到的外界干扰与路段情况下相比更加强烈。为了对比两种环境下车辆受到外界干扰程度，现利用变异系数的概念对模型进行修正。变异系数用于反映样本