信号交叉口个体行人与群体行人过街闯红灯行为分析
本文选题:信号交叉口 + 闯灯率 ; 参考:《科学技术与工程》2017年08期
【摘要】:行人过街闯红灯行为受道路、交通及行人自身等因素影响,为深入挖掘行人过街闯红灯行为规律,随机调查了1 157名过街行人,包含当时的道路、车流状况,如人行道长度、行人相位信号时长、行人穿越车流时的车头时距等。个体行人过街闯红灯行为与群体行人存在显著差异,利用显著性检验,判定个体行人闯红灯的显著影响因素为车流的车头时距与行人等待时间,群体行人闯红灯的显著影响因素为行人数量与行人群中最长行人等待时间。根据所得显著影响因素,建立了个体行人与群体行人闯灯率的Logit模型,结果显示:等待时间对个体行人与群体行人闯灯率的影响并无差异,当等待时间达到46 s时,个体行人与群体行人闯灯率曲线均达到拐点,此时行人违章率增加最快;当群体行人数量达到4人时,最容易激发行人群的集体闯灯行为。结论为交叉口信号配时及行人违法闯红灯的管理提供的了参考。
[Abstract]:Pedestrian crossing red light behavior is affected by road, traffic and pedestrians themselves. In order to dig into the rules of pedestrian crossing red light behavior, a random survey was conducted among 1 157 pedestrians who crossed the street, including the current road, traffic flow conditions, such as the length of the sidewalk. The time of pedestrian phase signal and the headway distance of pedestrians passing through traffic flow. There was significant difference between individual pedestrian crossing red light behavior and group pedestrian. By using significance test, the significant influencing factors of individual pedestrian running red light were determined as the headway distance of traffic flow and the waiting time of pedestrian. The number of pedestrians and the longest waiting time of pedestrians in the crowd were the significant factors influencing the red light. According to the significant influencing factors, the logit model of individual pedestrian and group pedestrian was established. The results showed that the waiting time had no difference between individual pedestrian and group pedestrian. When the waiting time was 46 s, The curve of individual pedestrian and group pedestrian reached the inflection point, and the rate of pedestrian violation increased fastest, and when the number of pedestrian reached 4, it was easy to stimulate the collective traffic behavior of the walking crowd. Conclusion this paper provides a reference for the management of crossing signal timing and pedestrian running red light illegally.
【作者单位】: 同济大学交通运输工程学院;长安大学汽车学院;北京工业大学城市交通学院;
【基金】:国家自然科学基金青年基金(51308058)资助
【分类号】:U491.226
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,本文编号:2031241
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