CN111984923B - 一种评估冷暖季节下自行车快速道对自行车安全影响的方法 - Google Patents

一种评估冷暖季节下自行车快速道对自行车安全影响的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111984923B
CN111984923B CN202010645642.2A CN202010645642A CN111984923B CN 111984923 B CN111984923 B CN 111984923B CN 202010645642 A CN202010645642 A CN 202010645642A CN 111984923 B CN111984923 B CN 111984923B
Authority
CN
China
Prior art keywords
bicycle
administrative
carrying
areas
influence
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010645642.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111984923A (zh
Inventor
郭延永
丁红亮
刘攀
吴瑶
马景峰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Southeast University
Original Assignee
Southeast University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Southeast University filed Critical Southeast University
Priority to CN202010645642.2A priority Critical patent/CN111984923B/zh
Publication of CN111984923A publication Critical patent/CN111984923A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111984923B publication Critical patent/CN111984923B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开一种评估冷暖季节下自行车快速道对自行车安全影响的方法，包括如下步骤：(1)实验对象选取；(2)变量选择与数据采集；(3)模型参数标定；(4)判断自行车快速道安全影响；本发明随机选取设置自行车快速道的行政区为实验对象，通过变量的选择以及实际数据调查，然后基于负二项模型判断冷暖季节条件下自行车快速道对自行车安全的影响。本发明能够在综合传统因素的条件下判断冷暖季节条件下自行车快速道对自行车安全的影响，同时能够为政府部门以及政策制定部门的效益评估分析提供强有力的支撑结果。

Description

一种评估冷暖季节下自行车快速道对自行车安全影响的方法
技术领域
本发明属于自行车安全事故领域，特别是涉及一种评估冷暖季节条件下自行车快速道对自行车安全影响的方法。
背景技术
自行车作为一种绿色交通出行方式，越来越多城市开始推行全民骑车，替代小汽车的使用。为促进自行车使用，很多城市推行多种交通政策来促进自行车的使用，如拥堵收费政策，以及本次发明提出的自行车快速道基础设施。一方面自行车快速道能够鼓励更多的人开始使用自行车，但是同时也可能造成了一定的安全隐患，一些开始使用自行车的人由于缺乏骑行技术在路上行驶更容易发生交通事故。因此在此背景下，合理的评估不同季节条件下自行车快速道对自行车安全影响显得格外重要。
自行车快速道作为一种新型的基础设施，在科研领域以及专利应用领域的研究相对较少，现有研究主要集中在讨论该基础设施对自行车使用量的影响，均未涉及讨论自行车快速道对自行车安全的影响，特别是在不同季节条件下。本次发明提出了一种评估冷暖季节条件下自行车快速道对自行车安全影响的方法，不仅能够完善相关领域的知识结构框架，同时能够为政府部门以及政策制定部门的效益评估分析提供强有力的支撑结果。
发明内容
发明目的：为了解决上述存在的问题，本发明提供一种评估冷暖季节下自行车快速道对自行车安全影响的方法，能够在考虑传统影响因素的基础上判断不同季节条件下自行车快速道对自行车安全影响。
技术方案：本发明提供的一种评估冷暖季节下自行车快速道对自行车安全影响的方法，具体包括以下步骤：
(1)选取实验对象：随机选取调查区域内的行政区为实验对象；
(2)变量选择与数据采集：行政区每年春夏季自行车事故数量A、行政区每年秋冬季自行车事故数量B、行政区的人口密度N、行政区的经济发展GDP、行政区的男性人口比例M、行政区年纪高于64岁的人口比例L、行政区的居住区域比例R、行政区的非居住区域比例S、行政区的绿化面积比例G、区域的道路网密度K、区域的年平均机动车日交通量AADT、区域的年平均自行车日交通量AADB、区域是否设置自行车快速道C，设置为1，未设置为0；
(3)模型参数标定：将步骤(2)的数据代入负二项模型，判断自行车快速道在冷暖季节对区域的自行车安全影响；
(4)判断自行车快速道安全影响：通过将步骤(2)的数据代入步骤(3)的模型中，分别判断自行车快速道的建设对区域的自行车安全的影响。
进一步地，步骤(1)所述的实验对象为100个行政区。
进一步地，所述步骤(3)通过以下公式实现：
其中，yit为每个行政区在统计时间内所实际发生的自行车事故总数量；μit为每个行政区在统计时间内所预测发生的自行车事故总数量；τit参数服从伽马分布；xit为步骤(2)变量在统计时间内每一个行政区的调查值；β为各变量的回归系数；β0为模型常数项。
进一步地，步骤(4)的判断过程如下：
在负二项回归模型中变量C在95％置信区间下的影响效果，如果变量C在95％置信区间下是正向显著，则表明自行车快速道的建设会增加行政区的自行车事故发生，如果是负向显著则表示自行车快速道的建设会减少行政区的自行车事故发生。
有益效果：与现有技术相比，本发明的有益效果为：不仅可以弥补该知识领域的不足，而且在为实施自行车快速道这种新型自行车措施的建设与应用都会有积极的指导意义，同时能够为政府部门以及政策制定部门的效益评估分析提供强有力的支撑结果。
附图说明
图1为本发明的方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述：
本发明提供一种评估冷暖季节条件下自行车快速道对自行车安全影响的方法，能够在考虑传统影响因素的基础上判断不同季节条件下自行车快速道对自行车安全影响。如图1所示，具体包括如下步骤：
(1)实验对象选取：随机选取调查区域内的行政区为实验对象，通过查阅文献可知样本量会影响随机负二项模型的结果，本次发明样本量选取行政区个数为100个。
(2)变量选择与数据采集：本次发明选择的变量分别包括行政区每年春夏季自行车事故数量A(起/年)、行政区每年秋冬季自行车事故数量B(起/年)、行政区的人口密度N(单位：人/每平方公里)、行政区的经济发展GDP(单位：亿元)、行政区的男性人口比例M(％)、行政区年纪高于64岁的人口比例L(％)、行政区的居住区域比例R(％)、行政区的非居住区域比例S(％)、行政区的绿化面积比例G(％)、区域的道路网密度K(单位：千米/平方公里)、区域的年平均机动车日交通量AADT(单位：辆/天)、区域的年平均自行车日交通量AADB(单位：辆/天)、区域是否设置自行车快速道C(设置为1，未设置为0)。上述变量数据均可通过实地调查以及当地相关交通部门(交警部门)获取。
(3)模型参数标定：分别将步骤(2)的数据代入负二项模型，判断自行车快速道在冷暖季节。本发明默认春夏：3-8月份为暖气流季节，秋冬：9-2月份为冷气流季节)对区域的自行车安全影响。
其中，yit为每个行政区在统计时间内(本次发明默认为1年)所实际发生的自行车事故总数量；μit为每个行政区在统计时间内(本次发明默认为1年)所预测发生的自行车事故总数量；τit参数服从伽马分布；xit为步骤(2)变量在统计时间内(本次发明默认为1年)每一个行政区的调查值；β为各变量的回归系数；β0为模型常数项。
(4)判断自行车快速道安全影响：通过将步骤(2)的数据代入步骤(3)的模型中，分别判断自行车快速道的建设对区域的自行车安全的影响，即判断在负二项回归模型中变量C在95％置信区间下的影响效果，如果变量C在95％置信区间下是正向显著，则表明自行车快速道的建设会增加行政区的自行车事故发生，如果是负向显著则表示自行车快速道的建设会减少行政区的自行车事故发生。
下面用具体实施例来说明本发明。
1)实验对象选取：
随机选取实验对象100个，设置自行车快速道的行政区30个以及未设置自行车快速道的行政区70个，标号为b1～b100。
2)数据采集：
通过实地调查以及交通部门和土地资源管理部门调研，得到个对象相关数据如表1所示。
表1样本数据统计表
3)模型参数标定：
将第2)步中采集的数据分别代入负二项回归模型中，如表2所示，分别判断各影响因素的影响效果，尤其是自行车快速道在不同季节条件下的显著性。
表2负二项回归结果
4)判断自行车快速道安全影响：
由于该案例是基于假设数据进行的，假设变量“是否建立自行车快速道”在温暖季节下是正向显著，即变量C在置信度95％水平下显著，C1为正值，C11的值大于1.96，该变量在寒冷季节下是负向显著，即变量C在置信度95％水平下显著，C2为负值，C21的值大于1.96。因此我们可以获得的结论是，该地区的自行车快速道的修建在温暖季节会增加当地自行车事故的发生，然而在寒冷季节会在一定程度上减少当地自行车事故的发生，对自行车骑行起到一定的保护作用。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作任何其他形式的限制，而依据本发明的技术实质所作的任何修改或等同变化，仍属于本发明所要求保护的范围。

Claims (2)

1.一种评估冷暖季节下自行车快速道对自行车安全影响的方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)选取实验对象：随机选取调查区域内的行政区为实验对象；
(2)变量选择与数据采集：行政区每年春夏季自行车事故数量A、行政区每年秋冬季自行车事故数量B、行政区的人口密度N、行政区的经济发展GDP、行政区的男性人口比例M、行政区年纪高于64岁的人口比例L、行政区的居住区域比例R、行政区的非居住区域比例S、行政区的绿化面积比例G、区域的道路网密度K、区域的年平均机动车日交通量AADT、区域的年平均自行车日交通量AADB、区域是否设置自行车快速道C，设置为1，未设置为0；
(3)模型参数标定：将步骤(2)的数据代入负二项模型，判断自行车快速道在冷暖季节对区域的自行车安全影响；
(4)判断自行车快速道安全影响：通过将步骤(2)的数据代入步骤(3)的模型中，分别判断自行车快速道的建设对区域的自行车安全的影响；
所述步骤(3)通过以下公式实现：
其中，yit为每个行政区在统计时间内所实际发生的自行车事故总数量；μit为每个行政区在统计时间内所预测发生的自行车事故总数量；τit参数服从伽马分布；xit为步骤(2)变量在统计时间内每一个行政区的调查值；β为各变量的回归系数；β0为模型常数项；
步骤(4)的判断过程如下：
在负二项回归模型中变量C在95％置信区间下的影响效果，如果变量C在95％置信区间下是正向显著，则表明自行车快速道的建设会增加行政区的自行车事故发生，如果是负向显著则表示自行车快速道的建设会减少行政区的自行车事故发生。
2.根据权利要求1所述的一种评估冷暖季节下自行车快速道对自行车安全影响的方法，其特征在于，步骤(1)所述的实验对象为100个行政区。
CN202010645642.2A 2020-07-07 2020-07-07 一种评估冷暖季节下自行车快速道对自行车安全影响的方法 Active CN111984923B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010645642.2A CN111984923B (zh) 2020-07-07 2020-07-07 一种评估冷暖季节下自行车快速道对自行车安全影响的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010645642.2A CN111984923B (zh) 2020-07-07 2020-07-07 一种评估冷暖季节下自行车快速道对自行车安全影响的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111984923A CN111984923A (zh) 2020-11-24
CN111984923B true CN111984923B (zh) 2024-01-09

Family

ID=73438541

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010645642.2A Active CN111984923B (zh) 2020-07-07 2020-07-07 一种评估冷暖季节下自行车快速道对自行车安全影响的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111984923B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111984924A (zh) * 2020-07-07 2020-11-24 东南大学 一种评估公共自行车租赁政策对区域自行车安全影响的方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110390483A (zh) * 2019-07-24 2019-10-29 东南大学 一种评估自行车快速路对公交车运行速度影响的方法
CN110867075A (zh) * 2019-10-24 2020-03-06 东南大学 一种评估雨天条件下道路测速仪对驾驶人员反应行为影响的方法
CN110889086A (zh) * 2019-10-24 2020-03-17 东南大学 一种评估共享电动租赁汽车对城市汽车尾气排放影响的方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110390483A (zh) * 2019-07-24 2019-10-29 东南大学 一种评估自行车快速路对公交车运行速度影响的方法
CN110867075A (zh) * 2019-10-24 2020-03-06 东南大学 一种评估雨天条件下道路测速仪对驾驶人员反应行为影响的方法
CN110889086A (zh) * 2019-10-24 2020-03-17 东南大学 一种评估共享电动租赁汽车对城市汽车尾气排放影响的方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN111984923A (zh) 2020-11-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Yang et al. Urban form and air pollution disperse: key indexes and mitigation strategies
Smith et al. Estimating spatial and temporal patterns of urban anthropogenic heat fluxes for UK cities: the case of Manchester
Sayegh et al. Understanding how roadside concentrations of NOx are influenced by the background levels, traffic density, and meteorological conditions using Boosted Regression Trees
Lai et al. Development of city-specific driving cycles for transit buses based on VSP distributions: Case of Beijing
Yannis et al. Weather effects on daily traffic accidents and fatalities: a time series count data approach
CN109299438B (zh) 一种基于网约车数据的公共交通设施供给水平评价方法
Yang et al. Analysis of typical meteorological years in different climates of China
WO2020042536A1 (zh) 一种基于多源交通数据的全局动态出行需求估计方法
CN109697854A (zh) 多维度的城市道路交通状态评估方法
CN105679025B (zh) 一种基于可变权重混合分布的城市干道行程时间估计方法
CN103955596B (zh) 一种基于交通事故采集技术的事故热点综合判定方法
CN105550515B (zh) 一种对空气质量数据进行多级综合评判的方法
CN107832910B (zh) 一种评价道路交通特征对一氧化碳排放浓度影响的方法
CN111984923B (zh) 一种评估冷暖季节下自行车快速道对自行车安全影响的方法
CN110889086B (zh) 一种评估共享电动租赁汽车对城市汽车尾气排放影响的方法
CN114819305A (zh) 一种基于碳排放度量尺度下的路径规划方法
Zhou et al. Exploring the impacts of heat release of vehicles on urban heat mitigation in Sendai, Japan using WRF model integrated with urban LCZ
Marmur et al. Comparison and evaluation of several mobile-source and line-source models in Israel
Zheng et al. Comparative analysis of the CO2 emissions of expressway and arterial road traffic: A case in Beijing
CN116030627A (zh) 一种融合预测交通风险变量的道路交通事故分析方法
Muscillo et al. Circular City Index: An Open Data analysis to assess the urban circularity preparedness of cities to address the green transition--A study on the Italian municipalities
CN108053053A (zh) 基于空间自回归模型的电动自行车非通勤出行预测方法
CN111984924A (zh) 一种评估公共自行车租赁政策对区域自行车安全影响的方法
Humphrey et al. A Comparison of Traffic Performance in Highly Congested Urban Areas
Zhou et al. The measurement method of spatiotemporal accessibility of electric vehicle charging stations in the dynamic time-dependent urban environment

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant