华南理工大学学报(自然科学版)

作者：张文会, 刘拓, 宋雅靖, 等

单位：1.东北林业大学 土木与交通学院, 黑龙江 哈尔滨 150040；2.比亚迪汽车工业有限公司 商用车研究院, 广东 深圳 518118

关键词：交通运输工程,公交车辆,运行安全,热点路段,空间自相关

基金：黑龙江省重点研发计划项目(JD22A014)

为了获得公交危险驾驶状态的空间分布特征，采用空间自相关性分析方法，识别危险驾驶状态的空间集聚性，确定危险驾驶状态热点路段，并对显著性影响因素进行分析。首先，采集4个季度各1周公交车辆卫星定位数据样本，修复重复数据、异常数据和缺失数据，并以公交站点为节点划分空间区段，对每个区段进行编号；接着，将速度过快、急加速、急减速和急转弯确定为危险驾驶状态，参照车辆运动学特性获得4种危险驾驶状态阈值，并计算4种危险驾驶状态的统计学指标和全局莫兰指数，结果表明，公交车辆危险驾驶状态具有空间集聚性（空间随机分布概率p < 0.01，标准差得分值Z > 2.58），速度过快状态（全局莫兰指数为0.731）的空间集聚性最为显著；然后，分别对4种危险驾驶状态进行局部空间自相关性分析，绘制了90%、95%和99%置信度下的莫兰散点图和Lisa集聚图，结合城市地图，获得危险驾驶状态的热点路段；最后，选取路段长度、车道数、平直度等9个指标，对比分析了OLS模型、SLE模型、SEM模型和SDM模型的拟合优度，采用SDM模型获得4种危险驾驶状态的显著性影响因素。文中研究结果可为公交车辆危险驾驶状态空间识别、精细化安全运行管理提供理论依据。

来源：2024年第4期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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