判断取消拥堵收费对交通安全影响时间累计效应的方法转让专利

申请号 : CN202010902531.5

文献号 : CN112116808B

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相似专利:

发明人 : 郭延永丁红亮吴瑶刘攀马景峰

申请人 : 东南大学

摘要 :

本发明公开了一种判断取消拥堵收费对交通安全影响时间累计效应的方法,包括如下步骤:(1)确定研究区域;(2)数据采集;(3)匹配最佳对比区域;(4)判断取消拥堵收费政策对交通安全影响的结果;(5)确定时间累计效应。本发明首先将取消拥堵收费政策的区域设定为实验对象,并将未取消拥堵收费政策的区域设定为对照对象,然后分别采集实验对象与对照对象一定时间段内的事故发生量,并基于提出的方法进行对比研究,判断取消拥堵收费政策后对交通安全影响的时间累积效应。通常政策取消后,对区域的影响效应不会立即消失,会有一定时间的滞留效应,本次发明提出的方法能够较为准确的判断拥堵收费政策取消后,对区域交通安全影响的持续时间。

权利要求 :

1.一种判断取消拥堵收费对交通安全影响时间累计效应的方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤1、确定研究区域,将研究区域内取消拥堵收费的区域设置为实验对象、未取消拥堵收费的区域为对照对象;

步骤2、采集每个区域中的数据,数据包括区域的事故数量Q、区域的人口密度N、区域的经济发展GDP、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、区域的公交站点数量D、区域的自行车租赁站点数量Z,区域的绿化面积占比L1、区域的居住小区占比L2、区域的非居住小区占比L3、区域的道路面积占比L4;

步骤3、基于步骤1与步骤2的数据分别为实验对象寻找最相似的对照对象,具体如下:首先对步骤2中的各个数据与对象进行量化,获得安全计量值SAFETY,对象包括实验对象和对照对象,然后基于最邻近匹配原则分别对实验对象与对照对象进行匹配,找到与实验对象的SAFETY最接近的对照对象的SAFETY,从而该对照对象即为实验对象的最相似的对照对象;

步骤3中计算安全计量值的公式如下所示,其中,α为常数项、βm为第m个参数的回归系数,m=1,2,3…11;

步骤4、根据步骤1、步骤3所确定的两者,两者是指实验对象、以及实验对象对应的最相似的对照对象,然后分别判断不同时间内两者之间的安全事故数量差异;具体如下:首先判断拥堵收费取消后的第P天内两者之间的安全事故数量差异,如果安全事故数量差异是非显著的,表明拥堵收费在取消后的第P天内仍然对该区域的交通安全有影响,则继续判断第P天到第(P+Q)的安全事故数量差异,以此类推直到安全事故数量差异显著,表明影响完全消失;其中,P、Q均为大于15小于31的整数;

其中,ATT表示实验对象、实验对象所对应的最相似的对照对象这两者之间的安全事故数量差异,ti为第i个实验对象的安全事故数量,i=1,2,3…n,tj为第j个对照对象的安全事故数量,n为实验对象的个数;

安全事故数量差异是非显著的,是指T的绝对值小于1.96;安全事故数量差异是显著的,是指T的绝对值大于或等于1.96;其中T的计算公式如下:其中T为判断ATT是否显著的指标, 为参与的实验对象的总事故数量的平均值,μ为所有参与的实验对象与相对应的对照对象的总事故数量的平均值,s为 的标准差。

2.根据权利要求1所述的一种判断取消拥堵收费对交通安全影响时间累计效应的方法,其特征在于,步骤1中区域以城市交通小区为单位。

3.根据权利要求1所述的一种判断取消拥堵收费对交通安全影响时间累计效应的方法,其特征在于,步骤1中将实验对象与对照对象的样本比例设置为1:20。

说明书 :

判断取消拥堵收费对交通安全影响时间累计效应的方法

技术领域

[0001] 本发明涉及道路交通事故安全技术领域,特别是一种判断取消拥堵收费对交通安全影响时间累计效应的方法。

背景技术

[0002] 为减少道路拥挤,许多国家和地区开始实施拥堵收费政策,旨在减少高峰时间段内某些区域驶入的车辆数,提高道路运行水平,减少道路事故发生率。然而拥堵收费政策不
是永久实施的,在改变居民的出行结构后,一般在实施一定时间后会取消。以往研究都会认
为政策取消后,对区域的影响会立即消失,然而一般政策在取消后都会存在一定时间的累
积效应。

发明内容

[0003] 本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足而提供一种判断取消拥堵收费对交通安全影响时间累计效应的方法,本发明能够准确获知取消拥堵收费对交通安全影
响的滞留效应。
[0004] 本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案:
[0005] 根据本发明提出的一种判断取消拥堵收费对交通安全影响时间累计效应的方法,包括以下步骤:
[0006] 步骤1、确定研究区域,将研究区域内取消拥堵收费的区域设置为实验对象、未取消拥堵收费的区域为对照对象;
[0007] 步骤2、采集每个区域中的数据,数据包括区域的事故数量Q、区域的人口密度N、区域的经济发展GDP、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、区域的公交站点数量D、区域的自行车租赁站点数量Z,区域的绿化面
积占比L1、区域的居住小区占比L2、区域的非居住小区占比L3、区域的道路面积占比L4;
[0008] 步骤3、基于步骤1与步骤2的数据分别为实验对象寻找最相似的对照对象,具体如下:
[0009] 首先对步骤2中的各个数据与对象进行量化,获得安全计量值SAFETY,对象包括实验对象和对照对象,然后基于最邻近匹配原则分别对实验对象与对照对象进行匹配,找到
与实验对象的SAFETY最接近的对照对象的SAFETY,从而该对照对象即为实验对象的最相似
的对照对象;
[0010] 步骤4、根据步骤1、步骤3所确定的两者,两者是指实验对象、以及实验对象对应的最相似的对照对象,然后分别判断不同时间内两者之间的安全事故数量差异;具体如下:
[0011] 首先判断拥堵收费取消后的第P天内两者之间的安全事故数量差异,如果安全事故数量差异是非显著的,表明拥堵收费在取消后的第P天内仍然对该区域的交通安全有影
响,则继续判断第P天到第(P+Q)的安全事故数量差异,以此类推直到安全事故数量差异显
著,表明影响完全消失;其中,P、Q均为大于15小于31的整数;
[0012]
[0013] 其中,ATT表示实验对象、实验对象所对应的最相似的对照对象这两者之间的安全事故数量差异,ti为第i个实验对象的安全事故数量,i=1,2,3…n,tj为第j个对照对象的安
全事故数量,n为实验对象的个数;
[0014] 安全事故数量差异是非显著的,是指T的绝对值小于1.96;安全事故数量差异是显著的,是指T的绝对值大于或等于1.96;其中T的计算公式如下:
[0015]
[0016] 其中T为判断ATT是否显著的指标,为参与的实验对象的总事故数量的平均值,μ为所有参与的实验对象与相对应的对照对象的总事故数量的平均值,s为 的标准差。
[0017] 作为本发明所述的一种判断取消拥堵收费对交通安全影响时间累计效应的方法进一步优化方案,步骤1中区域以城市交通小区为单位。
[0018] 作为本发明所述的一种判断取消拥堵收费对交通安全影响时间累计效应的方法进一步优化方案,步骤1中将实验对象与对照对象的样本比例设置为1:20。
[0019] 作为本发明所述的一种判断取消拥堵收费对交通安全影响时间累计效应的方法进一步优化方案,步骤3中计算安全计量值的公式如下所示,
[0020]
[0021] 其中,α为常数项、βm为第m个参数的回归系数,m=1,2,3…11。
[0022] 本发明采用以上技术方案与现有技术相比,具有以下技术效果:
[0023] (1)本发明通过交通安全量化方法为实验对象匹配最佳的对照对象,分别对两者相同时间段内的事故数量进行提取,并判断拥堵收费政策废除后对该区域交通安全影响的
时间累积效应(即滞留时间),准确获知取消拥堵收费对交通安全影响的滞留效应;
[0024] (2)滞留效应可以为交通执法部门提供较好的安全预测,如取消拥堵收费后,如果安全性显著下降,则需要加强交通管制和交通监管,辅助提高取消区域的安全水平;其次,
可为政策制定者提供借鉴意义,评估取消拥堵收费政策后带来的损失和影响,比如安全性
显著下降,则需重新考虑是否可以随意取消类似政策;即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。

附图说明

[0025] 图1是本发明的一种实施例的方法流程图。

具体实施方式

[0026] 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:
[0027] 本发明提供一种判断取消拥堵收费政策对交通安全影响时间累计效应的方法,能够在量化区域安全的基础上,讨论取消拥堵收费政策后对交通安全影响的滞留时间,即时
间累积效应。
[0028] 如图1所示,一种判断取消拥堵收费政策对交通安全影响时间累计效应的方法,包括如下步骤:
[0029] (1)确定研究区域:本次发明以城市交通小区为单位,将取消拥堵收费的小区设置为实验对象,未取消拥堵收费政策的区域为对照对象。为保证实验对象能够找到较为相似
的对照对象,本次发明将实验对象与控制对象的样本比例设置为1:20.
[0030] (2)数据采集:本次方法所选取的协变量为区域的事故数量Q(起/年)、区域的人口密度N(单位:人/平方公里)、区域的经济发展GDP(单位:亿元)、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)、区域的公交站点数量D、区域的自行车租赁站点数量Z,区域的
绿化面积占比L1(%)、区域的居住小区占比L2(%)、区域的非居住小区占比L3(%)、区域的
道路面积占比L4(%)。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。
[0031] (3)匹配最佳对比区域:基于步骤(1)与(2)的数据分别为实验对象寻找最相似的对照对象,首先对各参与对象进行量化,即将上述因素转变为安全计量值(safety),然后基
于最邻近匹配原则分别对实验对象与参照对象进行匹配,计算公式如下所示,其中α为常数
项、βn为回归向量系数,其余参数于步骤(2)一致。
[0032]
[0033] (4)判断取消拥堵收费政策对交通安全影响的结果:步骤(3)确定了实验对象与对照对象,然后分别判断不同时间内两者之间的安全事故数量差异。本次发明以月为单位,首
先判断拥堵收费政策取消后的第一个月两者之间的差异,即ATT,如果差异是非显著的
(95%水平下),则继续判断第二个月的差异,以此类推直到差异显著。
[0034]
[0035] 其中ATT表示实验对象与对照对象两者之间的安全事故数量差异,ti为实验对象,tj为对照对象。
[0036] (5)确定时间累积效应:基于步骤(4)的结果判断废除拥堵收费政策后对该区域的交通安全影响时间累积效应。最终的判断指标为ATT是否在95%水平上显著,首先对废除后
第一个月两者之间的数据进行对比,如果ATT在95%水平上是不显著得,则表明拥堵收费政
策在废除后的第一个月内仍然对该区域的交通安全有影响,则继续对第二个月的数据进行
对比,如果ATT在95%水平上仍然是不显著得,则表明拥堵收费政策对交通安全影响的累积
效应为2个月,以此类推直到差异显著,则表明影响完全消失。
[0037] 下面用具体实施例来说明本发明。
[0038] 1)确定研究区域:
[0039] 本次发明选取的实验对象与控制对象的比例为1:20,假设实验对象(取消拥堵收费政策的区域)标号为b1~b10,控制对象(未取消拥堵收费政策的区域)标号为A1~A200。
[0040] 2)数据采集:
[0041] 通过对相关部门进行数据调研得到方法步骤(2)的数据,如表1‑1所示。
[0042] 表1‑1样本数据统计表
[0043]
[0044] 3)匹配最佳对比区域:
[0045] 将第2)步中采集的数据分别转变为安全计量值(safety),然后基于最邻近匹配原则分别对实验对象与参照对象进行匹配,如safety1。
[0046]
[0047] 假设本次案例b1~b10的相对应的匹配对象分别为A1,A2,A4,A6,A8,A10,A13,A32,A44,A56。
[0048] 4)判断取消拥堵收费政策对交通安全影响的结果:基于最邻近匹配原则分别计算不同时间内两者之间的安全事故数量差异。本次案例以月为单位,首先判断拥堵收费政策
取消后的第一个月两者之间的差异,即ATT1
[0049] ATT1=(Q1+Q2+…+Q10)/10‑(A1+A2+A4+A6+A10+A13+A32+A44+A56)/10
[0050]
[0051] 如果ATT1在95%水平下不显著,即T1绝对值小于1.96,则继续判断第二个月的差异,以此类推直到差异显著。因此本次案例是在假设数据进行的,假设本次案例的ATT在第
三个月在95%的水平上显著,即T3绝对值大于1.96,即停止检验,认为取消拥堵收费政策对
交通安全影响的滞留效应为3个月。
[0052] 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。