【正文】 6 圖 7 系數(shù)表 Step3 :從以上兩幅圖就可以 得出持續(xù)時間和上游車流量對排隊長度的影響具有顯著性，而實際通行能力不具有很大程度的影響。 spss 等軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，所得的數(shù)據(jù)誤差較小，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確合理。 ，可能會導(dǎo)致一些小誤差。 [3] 05_道路通行能力分析 (新 )， 土木工程與力學(xué)學(xué)院： ppt。 18 八 、 參考 文獻(xiàn) [1] 道路通行能力的計算方法 ,河南大學(xué)學(xué)報 (自然科學(xué)版 ):第 32 卷 第 2期 2020 年 6 月 。 ，導(dǎo)致模型可能存在一定的主觀性。 七 、 模 型的評價與推廣 模型 優(yōu)點 ，并且簡化了算法，并且在操作中切身可行。 多元線性回歸結(jié)果分析 Step1:兩種模型進(jìn)行比較，如圖 6 所示 : 圖 6 多元線性回歸方程的兩種模型 從上圖中可以看出模型 2 的調(diào)整 R 方 =，而模型 1 的調(diào)整 R 方比 要小，所以模型 2 更符合多元線性回歸方程。 y 為可觀察的隨機變量，稱為因變量。然后 假設(shè)排隊長度和橫斷面實際通行能力，事故持續(xù)時間，路段上游車流量的回歸方程，然后運用最小二乘法判斷這個回歸方程是否成立，運用 SPSS 軟件得出這一回歸方程成立，再根據(jù)多元線性回歸的 原理 ，結(jié)合 SPSS 軟件，將所需的相關(guān)系數(shù)都求出來，可以得出一個回歸方程，就是用這個回歸方程來表達(dá)排隊 13 長度和事故橫斷面實際通行能力、事故持續(xù)時間、路段上游車流量的多元線性關(guān)系。 正態(tài)分布檢驗 由于配對樣本 t 檢驗的前提條件中第一個條件已經(jīng)滿足，考 慮到車流量是否滿足正態(tài)分布，我們需要對其進(jìn)行檢驗。 基于以上 分析， 我們可以 得出 如下結(jié)論 ： Cf = pC 1Cf = 13 Cf 自由車速 1/jV Kmh? 120 100 80 60 40 20 實際通行能力 1/pC pcu h? 2400 2280 2100 1800 1250 625 臨界車速 1/pV Kmh? 96 76 56 36 20 10 臨界密度 1/pK pcu Km? 25 30 38 50 臨界間距 1/ph m pcu? 40 33 27 20 16 16 8 表 2 1Cf Cf 的 關(guān)系 結(jié)構(gòu) 四 、 問題二的分析和求解 問題二分析 問題二是要根據(jù)問題一的結(jié)論和視頻 2來分析說明同一橫斷面交通事故所占車道不同對橫斷面實際通行能力影響 的差異?？紤]到問題一 只要求 描述視頻 中交通事故發(fā)生至撤離期間，事故所處橫截面實際通行能力 的 變化， 并且視頻 中涉 及到的 車型 種類 很多 ， 因此 ，我們選取取 l =8m， 0t =， Vq =120Kmh ， 以方便計算。 方法 二 ： 對于 Cf 和 1Cf 的求解 經(jīng)典 型實際通行能力 計算模型的 介紹 1) 計算基本通行能力 [1] 基本通行能力是指道路與交通處于理想情況下 ,每一條車道 (或每一條道路 ) 在 5 單位時間內(nèi)能夠通過的 最大交通量 . 作為理想的道路條件 , 主要是車道寬度應(yīng)不小于 3. 65 m , 路旁的側(cè)向余寬不小于 1. 75 m , 縱坡平緩并有 開闊的視野 、良好的平面線形和路面狀況 . 作為交通的理想條件 , 主要是車輛組成單一的標(biāo)準(zhǔn)車型汽車 , 在 一條車道上以相同的速度 , 連續(xù)不斷的行駛 , 各車輛之間保持與車速相適應(yīng)的最小車頭間隔 , 且無任何方向 的干擾 . 在這樣的情況下建立的車流計算模式所得出的最大交通量 ,即基本通行能力 ,其公式如下 : m a x03 6 0 0 3 6 0 0 1 0 0 0/( / 3 . 6 )VjCt l V j l? ? ?(輛 /h) () 2) 計算 可能通行能力 計 算可能通行 能力 kC 是以基本通行能力 為 基 礎(chǔ) 考 慮 到 實際 的道路和交通狀況 , 確定其修正系 數(shù) , 再 以 此修正系數(shù)乘以前述的基本通行能力 , 即得 實際 道路 、交通與一定 環(huán) 境條件下的可 能通行能 力 . 影響通行 能 力不同因素的修正系數(shù) 為 : a) 道路條件影響通行能力的因 素很 多 , 一般考 慮 影響大的因 素 , 其修正系數(shù) 有 : ① 車 道 寬 度修正系 數(shù) ?? 。根據(jù) 所得到的車流量變化的數(shù)據(jù)， 繪制 折線圖，并借助軟件加以擬合。 3. 構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，分析視頻 1（附件 1）中交通事故所影響的路段 車輛排隊長度與事故橫斷面實際通行能力、事故持續(xù)時間、路段上游車流量間的關(guān)系。 對于問題三，主要是對所推出來的回歸方程的判斷和分析因變量和各因子之間的關(guān)系，在本問中要先求出排隊長度， 排隊長度 是根據(jù)堵塞密度，進(jìn)出車輛數(shù)之間的差值來求解，再根據(jù) 最小二乘法 來判斷所假設(shè)的這一模型是否符合多元線性回歸關(guān)系，本問中得出符合 多元線性回歸 關(guān)系。由于城市道路具有交通流密度大、連續(xù)性強等特點，一條車道被占用，也可能降低路段所有車道的通行能力，即使時間短，也可能引起車輛排隊，出現(xiàn)交通阻塞。 關(guān)鍵詞： GREENSHIELD KV 線性模型 正態(tài)分布 配對樣本 t檢驗 最小二乘法 多元線性回歸 最大堵塞車流量 平均實 際 1 一 、 問題重述 車道被占用可以由很多因素引起，進(jìn)而導(dǎo)致車道和橫斷面的通行能力在單位時間內(nèi)降低，由于城市道路具有交通流密度大，連續(xù)性強等特點，一條車道被占用，也可能降低路段所有車道的通行能力，及時時間短，也可能引起車輛排隊，出現(xiàn)交通堵塞。 二 、 模型 的假設(shè)與符號的約定 模型 的假設(shè) 與 說明 （ 1） 排除下班 高峰期 的干擾 ； （ 2） 忽略 視頻中跳躍的部分對本題的 影響 ； （ 3） 假設(shè)路面狀況良好 ； （ 4） 假設(shè)所數(shù) 的車輛 在 最 小 誤差 之內(nèi)。 方法 一： 計算 車流量 并 繪制 擬合 圖像 根據(jù) 題目需求，我們數(shù)點出在同一時間段內(nèi)， 小型汽車 、公交車、面包車 和 電瓶車的車輛數(shù) 。 ④ 視 距不足修正系數(shù) ?? 。此時， 實際交通流曲線必與 C 曲線相交于 P 點，由于 P 點的交通量是實際條件下滿足基本安全要求的最大值，所以它才是欲求的實際通行能力。 配對樣本 t 檢驗簡介 統(tǒng) 計知識指出：配對樣本是指同一樣本進(jìn)行兩次測試所獲得的兩組數(shù)據(jù)，或?qū)蓚€完全相同的樣本在不同條件下進(jìn)行測試所得的兩組數(shù)據(jù)。 Step3 ：建立零假設(shè) 0 :0H ?? ，構(gòu)造 t 統(tǒng)計量； Step4 ：利用 SPSS 進(jìn)行配對樣品 t檢驗分析，并對結(jié)果做出推斷。最小二乘法的基本原理是：成對等精度地測得一組數(shù)據(jù) ? ?, 1, 2, 3 ,iix y i n? ???，試找出一條最佳的擬合曲線，使得這條擬合曲線的各點的值與測量值的差的平方和在所有擬合曲線中最小。建立在多元線性回歸模型基礎(chǔ)上的統(tǒng)計分析稱為多元線性回歸分析。 所以最后得出持續(xù)時間的相關(guān)系數(shù)和上游標(biāo)準(zhǔn)車流量的相關(guān)系數(shù)分別為 , 最后所得的多元性先回歸方程為 235