摘要
车道被占用是指因交通事故、路边停车、占道施工等因素，导致车道或道路横断面通行能力在单位时间内降低的现象。由于城市道路具有交通流密度大、连续性强等特点，一条车道被占用，也可能降低路段所有车道的通行能力，即使时间短，也可能引起车辆排队，出现交通阻塞。如处理不当，甚至出现区域性拥堵。 对于问题一，本文提高结果的精准度，结合两种方法进行研究，且两种方法的结果十分吻合。由于实际通行能力是建立在基本通行能力和可能通行能力之上的，所以在求解实际通行能力之前，需要算出基本通行能力和可能通行能力，针对问题一创建了一张流程图，并借助软件加以拟合。对实际通行能力计算，得出实际通行能力的变化过程，根据GREENSHIELD K-V线性算法得出道路越堵，车速越慢，则实际通行能力就越差，反之就会较好。 对于问题二，因为所占的车道不同，并且给的条件中有说明左转车流比例和右转车流比例不同，那只需验证两者是否存在显著性差异，运用配对样本t检验的方法就是要先满足这一方法的两个前提条件，首先必须验证是否满足正态分布，经过SPSS软件的验证可以得出符合正态分布。然后再进行配对，从配对的结果中可以看出存在显著性差异，再结合左右转的车流量比例，更加可以看出存在显著性差异。 对于问题三，主要是对所推出来的回归方程的判断和分析因变量和各因子之间的关系，在本问中要先求出排队长度，排队长度是根据堵塞密度，进出车辆数之间的差值来求解，再根据最小二乘法来判断所假设的这一模型是否符合多元线性回归关系，本问中得出符合多元线性回归关系。再在排队长度和最小二乘法的基础之上，运用SPSS软件，在进行结果分析时得出实际通行能力对于排队长度没有影响，所以可以剔除，而事故持续时间和上游车流量对排队长度都有明显的影响，然后得出他们的相关系数，求出最后的相关方程式。
对于问题四，题目中给出了事故发生点到上游路口的距离为140米，并且上游车流量为1500pcu/h，结合视频1中多次出现的120米这一个顶点，推算出120米内大概最大的堵塞车流量，然后按比例分配推算出140米的最大堵塞车流量，视频1中的可以通过加权平均来求出平均的实际通行能力，则事故持续时间就是要靠140米的最大堵塞车流量和平均实际通行能力来计算，最后得出事故持续时间为2.37min。
关键词：GREENSHIELD K-V线性模型正态分布配对样本t检验最小二乘法多元线性回归最大堵塞车流量平均实际
一、问题重述
车道被占用可以由很多因素引起，进而导致车道和横断面的通行能力在单位时间
内降低，由于城市道路具有交通流密度大，连续性强等特点，一条车道被占用，也可能降低路段所有车道的通行能力，及时时间短，也可能引起车辆排队，出现交通堵塞。车道被占用的情况种类繁多，复杂，正确估算车道被占用对城市道路通行能力的影响程度，将为交通管理部门正确引导车辆行驶，审批占道施工，设计道路渠化方案，设置路边停车位和设置费港湾式公交车站等提供理论依据。
视频1（附件1）和视频2（附件2）中的两个交通事故处于同一路段的同一横断面，且完全占用两条车道。需要研究的问题是:
1. 根据视频1（附件1），描述视频中交通事故发生制撤离期间，事故所处横断面实际通行能力的变化过程。
2.根据问题1所得结论，结合视频2（附件2），分析说明同一横断面交通事故所占车道不同对该横断面实际通行能力影响的差异。
3. 构建数学模型，分析视频1（附件1）中交通事故所影响的路段车辆排队长度与事故横断面实际通行能力、事故持续时间、路段上游车流量间的关系。
4. 假如视频1（附件1）中的交通事故所处横断面距离上游路口变为140米，路段下游方向需求不变，路段上游车流量为1500pcu/h，事故发生时车辆初始排队长度为零，且事故持续不撤离。请估算，从事故发生开始，经过多长时间，车辆排队长度将到达上游路口。
二、模型的假设与符号的约定
2.1模型的假设与说明
（1）排除下班高峰期的干扰；
中国典籍与文化（2）忽略视频中跳跃的部分对本题的影响；（3）假设路面状况良好；
（4）假设所数的车辆在最小误差之内。
2.2符号的约定与说明
b
C 一条车道单位时间所能通过的最大的车辆数q
V 在完全理想条件下的最大自由车速l
为最小车头间距（m ）
t 为驾驶员的反应时间（s ）
p
C 一条车道单位时间内所能通过的最大车辆数
即实际通行能力p
V 临界车速p
K 临界密度p
h 临界间距
Cf
本题的道路实际通行能力1
Cf 事故所处横断面的实际通行能力为N 正态分布
H 零假设
X
标准车流量j
k 堵塞密度
m
k 不堵塞密度
i
x 从事故发生点出去的车辆数L 路段总长
i
y 从上游路口进来的车辆数
三、问题的分析与求解
3.1 问题一的分析
人体最大的器官题目要求根据视频1（附件1），描述视频中交通事故发生至撤离期间，事故所处横
断面实际通行能力的变化过程。本文提高结果的精准度，结合两种方法进行研究，且两种方法的结果十分吻合。
首先在方法一中，本文将描述实际通行能力的变化过程，转化为描述车流量变化的问题。根据视频1（附件1），将时间分段处理，提炼出各时间段内各种汽车的数量，
财税201170号
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对其进行分类，并做标准化处理。根据所得到的车流量变化的数据，绘制折线图，并借助软件加以拟合。
方法二结合了GREENSHIELD K-V线性模型和经典型实际通行能力计算模型，对
Cf
事故所处横断面的实际通行能力进行求解，得到具体范围。
1
3.2 问题一的求解步骤
Step1：根据视频1（附件一）提炼数据；
Step2：分段计算事故所处横断面的车流量变化并绘制图像；
C
Step3：运用GREENSHIELD K-V线性模型求得；
p
Cf
Step4：结合经典型实际通行能力计算模型求得。
1
3.3方法一：计算车流量并绘制拟合图像
根据题目需求，我们数点出在同一时间段内，小型汽车、公交车、面包车和电瓶车的车辆数。表1中所记录的数据，是以1分钟为时间间隔，在发生交通事故至撤离这一时间段内，分别对四种型号的车型进行统计所得的。结合附录2交通量调查车型划分及车辆折算系数，即可得到标准化后的车辆数。
经计算便可求得到各个时间段内的车流量。
表1 车流量变化数据表
根据车流量的变化可得如图3：车流量统计图所示的车流量与时间的关系，即为交
北京农学院图书馆
通事故发生至撤离期间，事故所处横断面实际通行能力的变化过程。
3.4方法二：对于和的求解
陇东学院学报
Cf 1Cf
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