جاده

جاده

طبقه‌بندی شاخص‌های افزایش واریانس سرعت در جریان‌های ترافیکی منقطع (راه‌های برون شهری)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 مربی، گروه مهندسی عمران‌، دانشکده عمران و معماری، دانشگاه ملایر، ملایر، ایران
2 دانش آموخته کارشناسی ارشد‌، دانشگاه آزاد واحد تهران جنوب، تهران، ایران
3 دانش آموخته کارشناسی ارشد ، موسسه آموزش عالی جیرفت، جیرفت، ایران
چکیده
حمل‌و‌نقل پویا و ایمن از اساسی‌ترین جوانب توسعه پایدار در جوامع امروزی قلمداد می‌شود و رسیدن به بالاترین سطح استانداردهای ایمنی تردد، اصلی‌ترین خط مشی مدیریت این صنعت است. پارامترهای جریان‌ ترافیک یکی از مهمترین معیارهای تحلیل ایمنی بحساب می‌آید. یکی از عوامل تاثیر‌گذار بر سطح ایمنی مقاطع ترافیکی کمیت واریانس سرعت وسایل نقلیه موجود در آن مقطع است که کنترل آن می‌تواند نقش بسزایی در کاهش تصادفات رانندگی داشته باشد. این پژوهش قصد دارد عوامل موثر در افزایش این پارامتر را مطابق روش‌های علمی در محیط تحلیل چند معیاره برای جریان‌ ترافیک منقطع شناساسی و عوامل تشدید کننده واریانس و وردایی سرعت را شناسایی و دسته‌بندی نموده و نسبت به مقاطع بزرگراهی اولویت‌بندی کند. از نتایج این پژوهش استناد می‌شود که چهار عامل: تعداد دسترسی‌های سمت راست، تعداد تقاطع‌های همسطح، نسبت حجم وسایل نقلیه سنگین و ویژگی شیب طولی راه به ترتیب دارای تاثیر بیشتری در ایجاد و یا تشدید واریانس سرعت هستند.
کلیدواژه‌ها

  1. -Asadamraji, M., Saffarzadeh, M. and Mirzaee Tayeghani, M. (2017). Modeling driver’s hazard perception using driver's personality characteristics. International Journal of Transportation Engineering, Vol. 5, No. 2, 167-182.

    - S. Naseralavi, M. Saffarzadeh, A. Mamdoohi, N. Nadimi, (2011). Simulation and its application on traffic study: vehicle pursuit model, 8(15), 59. magiran.com/p1149723.

    -Shahriar Afandizadeh­, Mohamadali Hasanzadeh, (2023). Optimization Model of Ramp Input Rate, Variable Speed Limit and Highway Tolls based on Reinforcement Learning, Road Journal, 31(3), 13-30. magiran.com/p2600102

    -Singh, S. (2015). Critical reasons for crashes investigated in the national motor vehicle crash causation survey (No. DOT HS 812 115)

    -Amiri, E., Faridzad, M., & Saffarzadeh, M. (2020). Determining the influence of Speed Cameras in Reducing Speed Violations using Bayesian and Comparison Group Methods (A Case Study in Ghazvin-Rasht and Bam-Kerman Roads). Quarterly Journal of Transportation Engineering, 11(3), 683-696.doi: 10.22119/jte.2020.81089

    -Song, Yongze, Xiangyu Wang, Graeme Wright, Dominique Thatcher, Peng Wu, and Pascal Felix. (2018). Traffic volume prediction with segment-based regression kriging and its implementation in assessing the impact of heavy vehicles. Ieee transactions on intelligent transportation systems 20, No. 1, 232- 243.

    -Cheng, Wei, Jiang-lin Li, Hai-Cheng Xiao, and Li-na Ji. (2022). Combination predicting model of traffic congestion index in weekdays based on LightGBM-GRU. Scientific Reports 12, No. 1, 1-13.

    -Qu, Licheng, et al. (2021). Features injected recurrent neural networks for short-term traffic speed prediction. Neurocomputing 451, 290-304.

    -­Bin, Mu, and Zhen Lin. (2022). GCN model combined with Bi-GRU for traffic prediction. In 2nd International Conference on Applied Mathematics, Modelling, and Intelligent Computing (CAMMIC 2022), SPIE, Vol. 12259, 613-618.

    - Liu, Zhaobin, and Satish Sharma. Statistical investigations of statutory holiday effects on traffic volumes, (2006). Transportation Research Record 1945, No. 1, 40-48.

    - Xu, Chengcheng, Yong Wang, Pan Liu, Wei Wang, and Jie Bao. (2018). Quantitative risk assessment of freeway crash casualty using high-resolution traffic data. Reliability Engineering & System Safety 169, 299- 311.

    -­M.Ghorbani, M.NooriAmiri, ­Road Safety Management, (2006)­. [E-book] Available: Ministry of Roads and Transportation Deputy of Education Research and Technology Tehran.

    -Buddemeyer­, j.­, (2010). Rural Variable Speed Limit System for Southeast Wyoming. Transportation Research Board­, 89th Annual Meeting­, January 10-14.

    -­Nilsson, G. (2004A). Traffic Safety Diemensions and the Power Model to Describe the Effect of Speed on Safety. Bulletin 221. Lund Institute of Technology, Department of Technology and Society, Traffic Engineering, Lund.

    1. Carlson, R.C. (2010).Variable Speed Limits as a Mainline Metering Device for Freeways. Transportation Research Board, 89th Annual Meeting, January 10-14, Washington, DC.

    - Rahim‌ov, K., Malek, M. R., & Aftabi Hossein, S. (2017). Analytical Models to Increase the Speed Limit on Freeways and Its Impact on Travel Safety Promotion. Road, 25(90), 31-46.

    - Mäkinen, T., Zaidel, D. M., Andersson, G., Biecheler-Fretel, M.B., Christ, R., Cauzard, J.P., Elvik, R., Goldenbeld, C., Gelau, C-Heidstra, J., Jayet, M.C., Nilsson, G., Papaioanou, P., Quimby, A., Rehnova, V. and Vaa, T. (2003). Traffic enforcement in Europe, effects, measures, needs and future, Final Report to the E.S.C.A.P.E consortium.

    -­Hauer, E. (2012). Speed and safety, Transportation Research Board.

    - Yang, X., Zou, Y., Tang, J., Liang, J., & Ijaz, M. (2020). Evaluation of Short-Term Freeway Speed Prediction Based on Periodic Analysis Using Statistical Models and Machine Learning Models. Journal of Advanced Transportation.

    - Garber, NJ. Ravi G. (1989). Factors Affecting Speed Variance and Its Influence on Accidents.  Transportation Research Record