【正文】 4 5 3 2 4 3 5 5 1 2 5 持續(xù)時間 3 0 0 0 0 0 0 1 3 1 1 上游路段車流量 107 67 91 130 然后假設我們所認為的多元線性回歸方程 1 2 3ty a bx cx dx? ? ? ? Step2 ：運用 SPSS 模型進行最小二乘法的運算，得出結果，如圖 5 所示， 15 圖 5 最小二乘法的結果 由上圖 可以看出 Sig 這個值是等于 ，借此可得出前面的假設成立，排隊長度和橫斷面的實際通行能力，持續(xù)時間，路段上游車流量是屬于多元線性回歸，有一個特定的多元線性回歸方程?；?歸分析的基本思想是：雖然自變量和因變量之間沒有嚴格的、確定性的函數關系，但是可以設法找出最能代表他們之間關系的數學表達形式。 五 、 問題三的分析和求解 問題三的分析 對于問題三，需要先分析出交通事故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，路段上游車流量三者之間的關系， 綜合多方面的資料和數學模型，選定多元線性回歸這一模型。 配對樣本 t 檢驗具有的前提條件為： 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 本題道路 實際通行能力 為Cf 1pcuh? 6624 6292 5796 4968 3450 1725 事故所處橫斷面的實際通行 能 力 為 1Cf 1pcu h? 2097 1953 1656 1150 575 9 （ 1） 兩樣品必須配對 （ 2） 兩樣品來源的總體應該滿足正態(tài)性分布。由此借用 GREENSHIELD KV 線性模型 [2]，可得實際通行能力的計算公式為： 7 對應的臨界車速為 ? ?? ?0003 . 6 / 7 . 2 /1 7 . 2 /t2jjpjjV l t V l tV V V l? ???? ? ??? （ 3） 相應的臨界密度為 ? ?? ?0003600 7. 2 /50 0 / 7. 2 /tjjpjV l tVtKl V l? ??? ?? ?? （ 3） 相應的臨界車頭間距為 ? ?? ?000/ 3 . 6 7 . 2 /10002 7 . 2 /jjpr jV t V l thK l V l t? ????? ??? （ 4） 將不同的自由車速值代入式（ 2） ~（ 5），可算得相 應的實際通行能力及臨界車速等值見表 1。 通行能力 (輛 /h) () 運用 GREENSHIELD KV 線性模型求解 pC 基本通行能力 即 為在理想的道路、交通、駕駛員條件和滿足基本安全需求的前提下，一條車道單位時間所能通過的最大的車輛數， 本題 記為 bC 單位為 pcuh 。經 計算 便可求得 到各個 時間段內的車流量。 首先 在方法一 中 ， 本文將 描述實際通行能力的變化過程 ，轉化為描述 車流量 變化 的問題。需要研究的問題是 : 1. 根據視頻 1（附件 1），描述視頻中交通事故發(fā)生制撤離期間，事故所處橫斷面實際通行能力的變化過程。 對于問題二，因為所占的車道不同，并且給的條件中有說明左轉車流比例和右轉車流比例不同，那只需驗證兩者是否存在顯著性差異，運用 配對樣本 t檢驗 的方法就是要先滿足這一 方法的兩個 前提條件 ，首先必須驗證是否滿足 正態(tài)分布， 經過 SPSS 軟件的驗證可以得出符合正態(tài)分布。 對于問題一，由于實際通行能力是建立在基本通行能力和可能通行能力之上的，所以在求解實際通行能力之前，需要算出 基本通行能 力和可能通行能力，針對問題一 創(chuàng)建了一張 流程圖 ，從中可以清晰地看到這一 遞進 過程，并且基本通行能力是理想狀態(tài)下的，相當于是表示了最大的車流 量，可能 通行量是與修正關系有關的，對實際通行能力這一因素進行計算，創(chuàng)建一系列的算式模型，得出實際通行能力的變化過程，根據GREENSHIELD KV 線性 算法 得出道路越堵，車速越慢，則實際通行能力就越差，反之就會較好。 視頻 1（附件 1）和視頻 2（附件 2）中的兩個交通事故處于同一路段的同一橫斷面，且完全占用兩條車道。 本文提高 結果的精準度， 結合 兩種方法進行研究， 且 兩種方法的結果十分吻合。結合 附錄 2 交通量調查車型劃分及車輛折算系數 ， 即可得到 標準化 后的車輛數。 于是 ,道路路段的可能通行能力 為 kC = maxC ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? (輛 /h) () 3) 實 際 通行能力 實 際 通行能力 kC 通?？勺?為 道路 規(guī) 劃和 設計 的依 據 . 只要確定道路的可能通行能力 , 再乘以 給 定服 務 水平的服 務 交通量與通行能力之比 , 就得到 實際 通行能力 , 即 6 pC = kC 服 務 交通量 247。當 m點位于 C 曲線或其下方時，該點對應的最大實際交通量滿足基本安全 要求，所以此時她就是實際通行能力。 配對樣本 t 檢驗可檢測配對雙方的結果是否存在顯著差異，因此就可以檢驗出配對雙方（視頻 1和視頻 2）對實際通行能力影響是否存在差異性。 從成對樣本檢驗這張圖中可以看出兩配對樣本的均值是 ，差值是 ，相對應的概率 P=,故不能拒絕原假設，說明兩者存在顯著性差異，并且題目中有明顯的一個條件就是左轉車流量比例和右轉車流量比例明顯不同，所占車道對車流量的通過率都有一定的影響，結合以 上的數據證明和比例差異，更加說明堵塞車道的不同對橫斷面積的實際通行能力存在著顯著的差異?；貧w分析是一種處理變量的統(tǒng)計相關關系的一種數理統(tǒng)計方法。 排隊長度的計算 排隊長度 計算公式： ( ) ( ) 1 1( ) ( )t t j mY X k s k L s? ? ? ? 通過進出口的車輛數之間的差值，再加上堵塞密度來求出排隊長度， jk =3， mk =， 14 L=240 米 最小二乘法判定假設方程是否符合多元線性回歸 Step1 ：先在視頻 1 中采取所需的數據源，選取的時間間隔是 30s，同時也要采取上游路段車流量的數據，則可以得出一張在特定的時間段內，排隊長度，橫斷面實際通行能力，持續(xù)時間，上游路段 車流量之間的關系。再通過第一個問題中所求的實際通行能力求平均值，得到橫斷面的平均實際通行能力 ,然后根據 140 米的最大堵塞車輛數來求出上游車輛數，最后求解出當隊伍排到上游路口時所需的時間。 ，是模型的建立更加準確。 T 檢驗可以用于數據分析領域中，分析樣本之間