国内刊号:11-2865/X
国际刊号:1003-3033
发布日期:
作者:周悦, 付川云, 江欣国, 毛程远, 刘海玥
单位:1 西南交通大学 交通运输与物流学院,四川 成都 611756;;2 西南交通大学 综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室,四川 成都 611756;;3 西南交通大学 综合交通大数据应用技术国家工程实验室,四川 成都 611756;;4 浙江师范大学 工学院,浙江 金华 321004
关键词:出租车超速行为,道路特征,全球定位系统(GPS)轨迹数据,超速频数,超速严重度,空间回归模型,空间自相关性
基金:国家自然科学基金资助(71801182,71771191);四川省科技创新人才基金资助(2019JDRC0023);浙江省自然科学基金资助(LY18G030021)。
为充分利用道路特征干预出租车超速行为,搜集成都市区内出租车全球定位系统(GPS)轨迹数据,识别其超速行为,并采集道路特征数据,以各道路的出租车超速频数及平均超速严重度为超速特征,应用全局莫兰指数和4类空间回归模型,分别确定超速特征及道路因素的空间自相关性和显著影响出租车超速特征的道路因素。研究结果表明:出租车超速行为和道路特征均存在明显的空间自相关性;空间自相关模型(SAC)对超速频数的拟合效果最好,空间杜宾模型(SDM)对平均超速严重度的拟合效果最佳;路段的相接道路数、出入口数及车道数明显增加超速频数;道路长度和车道数显著增大平均超速严重度;施工区和单行道均与超速特征无关。
来源:2021年第3期
《中国安全科学学报》期刊编辑部