城市道路行人违章行为分析

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1、城市道路行人违章行为分析城市道路行人违章行为分析摘耍：本文以成都市为调查背景，选取平面信号控制交叉口及路段的人行横道作为调查地点，对影响行人违章过街的13个指标进行实地调查。采用因子分析法提取公因子，建立无序多分类Logistic回归模型对影响因子进行分析。研究结杲表明不同影响因索对不同行人违章过街行为具有不同效用。Abstract：Signalintersectionsandroadcrossingasthesurveysitesinchengdubackground,whichselected13

2、impactindicatorsthatpedestriancrossingthestreettosurvey.Thecommonfactorswereextractedoutbyusedfactoranalysis,thenthemultinomialLogisticmodelwasbuiltbyregressionanalysis.Theresultsshowthatdifferentfactorshaveadifferenteffecttodifferentpedestrianviolation

3、behavior・关键词：行人交通；违章行为；因子分析；多项Logistic模型Keywords：pedestriantraffic；violatingbehaviour；factoranalysis；multinomialLogisticmodel中图分类号：U491；X911文献标识码：A文章编号:1006-4311(2014)16-0074-020引言据统计[1],全球每年有124万人死于道路交通事故，行人已占到道路交通总死亡人数的1/4O公安部交通统计局显示，2011年我国因道路交通事故死亡者

4、中，交通方式为步行的占25.15%；事故造成的受伤者中，交通方式为步行的占17.21%,其中很大一部分原因是行人违章造成。1行人违章过街行为调查调查地点的选取以行人交通产生量多并」L具有典型土地使用功能的信号交叉口和路段为观测地点。根据实际情况选择3个典型交叉口：沙湾路-金沙路、交大路-群星路、人民屮路-文殊院街，以及4条典型路段：青龙街（第三人民医院外）、西大街（百盛商场外）、九里堤南路（全兴花园外）、通锦路（铁二院外）。每个信号交叉口选取2个方向的的进口道进行调查，共计7个地点，10个观测点。结合

5、现场调查情况和现有文献资料的分析，选取了13个影响因素为调查内容，分别为年龄、性别、结伴人数、等待吋间、聚集人数、机动车流量、车流间隙、行人红灯时长、人行横道宽、过街距离、车道数、隔离护栏、距公交车站距离。调查了成都市的3个交叉口和4条路段的行人违章数据，共计10条人行横道。从采集的录像视频中随机对数据进行抽样提取，共提取了995个样木，其中遵章样本571个，违章样本424个（闯红灯190个、不走人行横道234个）。2因子分析法及应用2.1因了分析法因子分析是研究变量的内部关系，将相关性较强的一组变量

6、归为一类，使得同类型的变量相关性弱，而不同类型的变量Z间的和关性强，并在尽量不丢失信息的前提下，把众多的原始变量归结为较少的儿个因子变量，来分析解释现实现象的一种多元统计方法，其目的是用不可观测的变量计算可观测随机变量。模型如下所示：Xi二？琢ilFl+?琢i2F2+・・・+?琢imFm+?着i,i二1,2,…，pFj=?茁jlXl+?茁j2X2+・・・+?茁jpXp,j=l,2,…，m式中：Xi为原始变量；Fj为公因子；？着匚为特殊因子；？琢ij为因子荷载；？茁）卩为因了贡献系数。2.2结果分析使用

7、SPSS19.0统计分析软件，计算出KM0值为0.721,Bartletfs球形检验的？字2统计值为0.000,可以看出相关系数矩阵为单位矩阵，变量间具有较强的相关性，因此适合进行因子分析。利用主成分分析法抽取特征值大于1的共同因素，并使用最大方差法进行正交旋转，提取出了5个公共因子。其累积方差贡献率大于77.375%,所以这5个公共因了能够综合反映行人违章行为的影响水平，分别定义为F1道路设施、F2交通流、F3时间特征、F4群体特征、F5个体特征。3行人违章过街行为Logistic模型分析3.1多项

8、Logistic模型在多项Logistic模型中，Logistic是由反应变量中的不重复的类别的对比形成的。然后，对每个Logistic分别建模。若反应变量有J个类别，多项Logistic模型中便有JT个Logistic,最后一个类别（即第J个类别）作为参照类。j类成员的概率为：P（y二j

9、x）=■,j二1,2,…，J-1式中：？琢）和？茁jk分别为刨归截距和回归系数；X为解释变量，k为变量个数。3.2LogisticIh］归分析多项Logistic模型