信号交叉口电动自行车多类别违规行为分析与建模

doi:10.12141/j.issn.1000-565X.220785

华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2024, Vol. 52 ›› Issue (1): 83-89.doi: 10.12141/j.issn.1000-565X.220785

信号交叉口电动自行车多类别违规行为分析与建模

董春娇¹ 陆育霄¹ 马社强² 李鹏辉¹ 庄焱¹

^1.北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室, 北京 100044
^2.中国人民公安大学交通管理学院, 北京 100038

收稿日期:2022-11-29 出版日期:2024-01-25 发布日期:2023-04-21
通信作者: 马社强（1973-），男，博士，副教授，主要从事交通安全与智能交通研究。 E-mail:masheqiang@163.com
作者简介:董春娇（1982-），女，博士，教授，主要从事交通安全、出行行为分析与智能交通研究。E-mail:cjdong@bjtu.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(72371017);北京交通大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2022RC023)

Analyzing and Modeling of Multi-Class E-Bikes Violation Behaviors at Signalized Intersection

DONG Chunjiao¹ LU Yuxiao¹ MA Sheqiang² LI Penghui¹ZHUANG Yan¹

^1.Key Laboratory of Transport Industry of Big Data Application Technologies for Comprehensive Transport，Beijing Jiaotong University，Beijing 100044，China
^2.School of Traffic Management，People’s Public Security University of China，Beijing 100038，China

Received:2022-11-29 Online:2024-01-25 Published:2023-04-21
Contact: 马社强（1973-），男，博士，副教授，主要从事交通安全与智能交通研究。 E-mail:masheqiang@163.com
About author:董春娇（1982-），女，博士，教授，主要从事交通安全、出行行为分析与智能交通研究。E-mail:cjdong@bjtu.edu.cn
Supported by:
the National Natural Science Foundation of China(72371017)

摘要/Abstract

摘要：

电动自行车违规行为对信号交叉口通行效率和安全具有显著的影响，是重要的安全管控对象。文中基于视频录像调查法获得的信号交叉口9 726辆非机动车数据，对比分析了3类非机动车在骑行者个人属性和时空场景影响下的违规行为特征。以骑行者个人属性、信号交叉口特征和交通流特性3方面共14个因素作为协变量，构建基于多元Logistic回归的电动自行车多类别违规行为模型，以揭示信号交叉口电动自行车闯红灯骑行、占用机动车道骑行、越线等待和逆向骑行行为机理。研究结果表明：电动自行车在信号交叉口总体违规率为44.01%，是传统自行车的1.21倍；中老年电动自行车骑行者发生4种违规行为的可能性高于青年；女性骑行者更易发生越线等待和逆向骑行违规行为，男性骑行者更易发生占用机动车道骑行；增设协管员可有效降低电动自行车在信号交叉口的闯红灯、越线等待和逆向骑行行为，但同时会增加电动自行车占用机动车道骑行的可能性；设置左转专用相位能有效降低电动自行车占用机动车道骑行、越线等待和逆向骑行行为。

关键词: 交通安全, 电动自行车, 信号交叉口, 多类别违规行为, 多元Logistic回归

Abstract:

The e-bike violations have significant impacts on traffic efficiency and safety at signalized intersections, and they are important safety control objects. Based on the data of 9 726 non-motor vehicles at signalized intersections obtained by video survey method, the research compared and analyzed the characteristics of violation behaviors of three types of non-motor vehicles under the influence of riders’ personal attributes and time-space scenes. Considering 14 factors as covariables, including rider’s personal attributes, signalized intersection characteristics and traffic flow characteristics, a multi-category violation model of e-bikes based on multiple Logistic regression was developed to reveal the mechanism of e-bikes running red lights, occupying motor lanes, waiting for crossing lines and reverse riding at signalized intersections. The results show that: the overall violation rate of e-bikes at signalized intersections is 44.01%, which is 1.21 times that of traditional bicycles; the model middle-aged and elderly e-bike riders are more likely to commit four kinds of violations than young ones; female cyclists are more likely to cross the line waiting and reverse cycling, while male cyclists are more likely to occupy the motorway. The addition of coordinators can effectively reduce the red light running, line crossing and reverse riding behaviors of e-bikes at signalized intersections, but might increase the possibility of e-bikes occupying the motorway. Setting the exclusive phase of left turn can effectively reduce the occupation of motor vehicle lane, line crossing waiting and reverse riding behavior of e-bikes.

Key words: traffic safety, e-bike, signalized intersection, multiple violation behaviors, multiple logistic regression

中图分类号:

U491.1

董春娇, 陆育霄, 马社强, 等. 信号交叉口电动自行车多类别违规行为分析与建模[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2024, 52(1): 83-89.

DONG Chunjiao, LU Yuxiao, MA Sheqiang, et al.. Analyzing and Modeling of Multi-Class E-Bikes Violation Behaviors at Signalized Intersection[J]. Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition), 2024, 52(1): 83-89.

图/表 8

图1

表1

表2

表3

表4

表5

表6

表7

参考文献 16

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类别	变量	电动自行车		传统自行车		电动三轮车
类别	变量	数量/辆	占比/%	数量/辆	占比/%	数量/辆	占比/%
性别	男性	4 017	73.90	2 372	60.65	366	96.32
性别	女性	1 418	26.10	1 539	39.35	14	3.68
年龄	青年（<30岁）	732	13.47	2 348	60.04	19	5.00
年龄	中老年（≥30岁）	4 703	86.53	1 563	39.96	361	95.00
通过类型	正常骑行	3 043	55.99	2 489	63.64	217	57.11
	闯红灯骑行	331	6.09	108	2.76	21	5.53
	占用机动车道骑行	387	7.12	111	2.84	45	11.84
	逆向骑行	950	17.48	841	21.50	67	17.63
	越线等待	724	13.32	362	9.26	30	7.89
合计		5 435	100.00	3 911	100.00	380	100.00

违规行为	不同性别违规率/%		性别P值	不同年龄违规率/%		年龄P值
违规行为	男性	女性	性别P值	青年	中老年	年龄P值
合计	43.67	44.99	0.386	32.64	45.78	<0.001
闯红灯骑行	6.75	4.23	0.001	4.23	6.38	0.024
占用机动车道骑行	7.97	4.72	<0.001	3.96	7.61	<0.001
逆向骑行	16.03	21.58	<0.001	11.75	18.37	<0.001
越线等待	12.92	14.46	0.143	12.70	13.42	0.598

交叉口	电动自行车流量/（辆·h^-1）		违规率/%
交叉口	早高峰期	晚高峰期	早高峰期	晚高峰期
A	720	1 688	46.67	51.66
B	1 656	2 636	46.62	47.65
C	1 624	2 248	42.86	41.81
D	1 364	1 784	52.49	43.27
E	1 864	2 444	49.14	56.46
F	1 320	2 392	19.09	27.59

类别	影响因素	组别	频数	占比/%
骑行者属性	性别	男	6 755	69.45
	性别	女	2 971	30.55
	年龄	青年	3 099	31.86
	年龄	中老年	6 627	68.14
车辆属性	非机动车类型	电动自行车	5 435	55.88
		传统自行车	3 911	40.21
		电动三轮车	380	3.90
信号交叉口特征	信号相位	两相位	3 006	30.90
		三相位	3 327	34.20
		四相位	3 393	34.90
	高峰时段	早高峰	4 472	45.98
	高峰时段	晚高峰	5 254	54.02
	机非隔离方式	白线	5 967	61.35
	机非隔离方式	物理隔离	3 759	38.65
	有无协管员	无	5 860	60.25
	有无协管员	有	3 866	39.75
	有无左转专用相位	无	4 470	45.96
	有无左转专用相位	有	5 256	54.04
交通流特性	组群规模	车辆数<5	3 822	39.30
		车辆数在5~10	2 069	21.27
		车辆数>10	3 835	39.43

类别	影响因素	最大值	最小值	平均值	标准差
信号交叉口特征	非机动车道宽度/m	6.00	2.00	3.62	1.15
	右侧进口道宽度/m	48.50	8.00	33.99	10.42
	信号交叉口宽度/m	48.50	8.00	35.05	9.24
	信号交叉口与非机动车道宽度比值	21.50	4.00	10.34	3.79
交通流特性	进口道非机动车交通量/（pcu·h^-1）	489.12	11.04	231.50	74.06
	进口道机动车交通量/（pcu·h^-1）	1 752.00	6.00	842.80	368.20
	非机动车与机动车交通量比值	5.26	0.09	0.36	0.33

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Analyzing and Modeling of Multi-Class E-Bikes Violation Behaviors at Signalized Intersection

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模型	影响因素	P	拟合结果
模型	影响因素	P	AIC	BIC
a	信号交叉口特征	0.000	21 932.866	22 162.708
b	骑行者个人属性+信号交叉口特征	0.000	21 577.297	21 922.059
c	交通流特性+信号交叉口特征	0.000	19 619.922	19 993.416
d	骑行者个人属性+交通流特性+信号交叉口特征	0.000	19 330.712	19 819.126

变量	闯红灯骑行			占用机动车道骑行			越线等待			逆向骑行
变量	回归系数	P值	OR值	回归系数	P值	OR值	回归系数	P值	OR值	回归系数	P值	OR值
女性/男性				-0.242	0.047	0.785	0.161	0.030	1.175	0.239	0.000	1.269
中老年/青年	0.634	0.000	1.885	0.800	0.000	2.226	0.395	0.000	1.485	0.558	0.000	1.748
传统自行车/电动自行车	-0.472	0.001	0.624	-0.627	0.000	0.534	-0.436	0.000	0.646	0.244	0.000	1.276
电动三轮车/电动自行车							-0.620	0.003	0.538
物理机非隔离/白线				-2.018	0.000	0.133	0.261	0.001	1.298
晚高峰/早高峰	0.738	0.000	2.091
有/无协管员	-0.789	0.000	0.454	0.824	0.000	2.280	-0.702	0.000	0.496	-0.649	0.000	0.523
有/无左转专用相位				-2.186	0.000	0.112	-0.463	0.001	0.629	-0.647	0.000	0.524
非机动车道宽度				-0.608	0.000	0.544				-0.102	0.005	0.903
信号交叉口宽度				0.090	0.000	1.094				0.053	0.000	1.055
右侧进口道宽度	-0.016	0.006	0.984				0.026	0.000	1.026	0.040	0.000	1.041
非机动车组群规模5~10/<5	-1.631	0.000	0.196	-0.770	0.000	0.463	1.963	0.000	7.122	1.004	0.000	2.730
非机动车组群规模>10/<5	-5.022	0.000	0.007	-5.057	0.000	0.006	0.656	0.000	1.927	-1.141	0.000	0.320
非机动车交通量（辆/5 min）	0.013	0.000	1.014	0.014	0.000	1.014				0.004	0.004	1.004
机动车交通量（辆/5 min）	-0.019	0.000	0.981	-0.009	0.016	0.991
非机动车与机动车交通量比值	-1.149	0.000	0.317				0.218	0.001	1.244

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