【摘 要】
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为充分利用道路特征干预出租车超速行为,搜集成都市区内出租车全球定位系统(GPS)轨迹数据,识别其超速行为,并采集道路特征数据,以各道路的出租车超速频数及平均超速严重度为
【机 构】
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西南交通大学交通运输与物流学院,四川成都611756;西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室,四川成都611756;西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室,四川成都611756
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为充分利用道路特征干预出租车超速行为,搜集成都市区内出租车全球定位系统(GPS)轨迹数据,识别其超速行为,并采集道路特征数据,以各道路的出租车超速频数及平均超速严重度为超速特征,应用全局莫兰指数和4类空间回归模型,分别确定超速特征及道路因素的空间自相关性和显著影响出租车超速特征的道路因素.研究结果表明:出租车超速行为和道路特征均存在明显的空间自相关性;空间自相关模型(SAC)对超速频数的拟合效果最好,空间杜宾模型(SDM)对平均超速严重度的拟合效果最佳;路段的相接道路数、出入口数及车道数明显增加超速频数;道路长度和车道数显著增大平均超速严重度;施工区和单行道均与超速特征无关.
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