张家斌
中汽研汽车工业工程（天津）有限公司 天津300000
摘要：随着近年来社会生活水平的日益提升，人们对于短途代步工具的需求量逐渐增大，而电动自行车凭借其经济、绿色和易操作等优势，被越来越多的居民所青睐。然而随着的电动自行车数量的不断增长，随之带来的交通干扰，安全隐患等问题也日益严峻。有关电动自行车交通安全特性的研究在当下具有重要的实践价值。本文通过分析交叉口电动自行车的到达规律，应用泊松分布对单位时间段到达的电动自行车数量进行拟合，为城市电动自行车管理方法提供参考。
关键词：电动自行车；交通特性；交叉口
1 城市交叉口处电动自行车存在的问题
城市交叉口电动自行车流量大，却缺乏针对电动自行车的管制措施，导致电动自行车在交叉口的运行非常混乱，对其他机动车和行人交通干扰严重，同时电动自行车聚集停车时占用较大面积，造成交叉口内部混乱无序。本文通过分析电动自行车的到达规律，为交叉口的信号配时，电动自行车渠化等措施提供参考和依据。
2交叉口电动自行车交通特性
交叉口电动自行车车辆到达符合概率分布中的离散分布，本次研究过程中主要拟合一定时间间隔内到达的电动自行车数量是否满足泊松分布、二项分布或负二项分布。具体定义和计算过程如下。
1）泊松分布
泊松分布的分布函数见式
e——自然对数的底，可取2.718280。
一般而言，当数据的方差与期望值的比值显著的不等于1时，意味着泊松分布拟合的不成功，当显著的等于1时，需要进一步的计算确定。
2）二项分布
二项分布是概率统计中另外一种较为常用分布。具体的分布函数为：
式中：p，n——二项分布参数， 0<p<1，n为正整数；
当二项分布方差和期望的比明显的小于1时，可初步判定能够应用二项分布拟合观测数据。
3）负二项分布
负二项分布适合统计时间跨度较大，统计过程中事件数前后波动较大的分布，具体的函数分布为：
（2-3）
当数据的方差D和均值M的比值大于1时，可以初步判定调查的数据符合负二项分布。
3交叉口车辆到达规律
通过对西安市四个交叉口的一个进口道每间隔60s的电动自行车到达数进行统计，每个交叉口40组数据，共获得160组数据，并对数据进行二次分析统计，得到表3-1所列数据。
表3-1 车辆到达数的频数统计
.png)
（3）计算结果汇总于表3-2。
表3-2 计算结果汇总表
.png)
（4）统计检验结论
由表可知，组序号为1、2、3、4、5、6的理论频数均小于5，因此将其合并为一组；同样的将17、18、19合并为一组，则合并后的组数m=12。检验统计量的观测值为6.7465， 原假设H0指定的分布中有一个待估参数，故x分布的自由度m-r-1=12-1-1=10，对于给定的显著性水平=0.05，查表可得，故有：
（10）=18.307
所以接受虚无假设，车辆服从泊松分布。因此，每1min时间内的电动自行车到达数可用泊松分布拟合，分布函数为：
（k=1，2，3···)
4交叉口到达车辆的集聚状态分析
交叉口处非机动车道一般没有拓宽或者前移等渠化措施，而且非机动车道位于机动车与人行道之间，一般可供停车的面积非常小，主要由电动自行车组成的非机动车在交叉口进口处的停车呈现出向停车线前溢出并向两侧分散的形态。我们可以将这种状态下的停车面积定义为停车溢出面积。
为了分析电动自行车交叉口停车的溢出面积与停车等待车辆数的关系，对以上两种数量做了一定的统计，其中停车数以交叉口一个进口道在一个周期内聚集的最大数量计，停车溢出面积则是依据停车集聚状态的分布形状呈现出一个类似以分散最大宽为底，以超出停车线最远的车辆为高的三角形。
所以在调查中，只需估算电动自行车最大分散宽度b以及最远的超越停车线的距离a，就可以通过下式计算停车溢出面积S（单位：辆/m2）：
式中：y——表示停车溢出面积，m2；
x——表示停车数，单位：辆。
相关性R2=0.9143，拟合度较好，在不考虑交叉口形状大小以及渠化的情况下，停车数大于4时，可以认为交叉口非机动车道电动自行车的停车溢出面积与停车数满足y = 9.1379ln(x) - 12.272的对数函数关系。
结论
综上对交叉口电动自行车到达数量进行统计，用泊松分布对一定时间间隔到达的电动自行车数量的概率分布进行拟合，采用卡方检验方法检验拟合效果，得到交叉口电动自行车到达规律符合泊松分布；通过统计交叉口到达车辆的聚集分散面积和数量，建立停车溢出模型，即停车溢出面积与到达车辆的成对数函数关系，从而为交叉口处电动自行车的管理提供切实有力的数据支撑。
参考文献
[1]石臣鹏.电动自行车交通现状分析及对策研[D].重庆交通大学,2007.
[2]胡路.城市道路交叉口电动自行车与机动车交通冲突研究[D].兰州交通大学,2017.