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针对人的行为复杂性及其在交通安全中的主导作用，《非机动化交通参与者交通行为安全性——建模评价及决策系统》采用”行为特征分析-行为机理建模-行为安全性评价与提升”相贯通的新思路，研究非机动化交通参与者交通行为的基本特性和不安全交通行为的产生机理，通过对非机动化交通参与者交通行为的安全性进行评价，了解不同人群交通安全的整体水平，为决策者采取相应的对策措施提供支持。全书由任刚、王卫杰、张永、周竹萍分工撰写完成。
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| 內容簡介： |
非机动化交通参与者交通行为安全性：建模、评价及决策系统以非机动化交通参与者（包括行人、自行车和电动自行车骑行者）为研究对象，在大量的数据调查基础上，分析非机动化交通参与者交通行为的基本特性和不安全交通行为的产生机理，构建非机动化交通参与者不安全交通行为模型，提出交通行为安全性评价指标体系、评价方法及决策支持系统设计方法，为制定和实施交通行为安全性提升对策提供理论支持。
非机动化交通参与者交通行为安全性：建模、评价及决策系统可作为交通工程、交通安全等专业方向的研究生教材和高年级本科生选修教材，也可供从事交通安全管理工作及其相关研究的人员参考。
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| 目錄：
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前言
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 非机动化交通参与者交通行为特征
1.2.2 非机动化交通参与者交通行为机理
1.2.3 交通行为安全性评价方法
1.3 主要研究内容
1.4 主要研究方法
第2章 我国非机动化交通参与者安全现状
2.1 道路交通安全总体现状
2.2 行人交通安全现状
2.2.1 行人交通事故特点
2.2.2 行人交通事故成因
2.3 自行车交通安全现状
2.3.1 自行车交通事故特点
2.3.2 自行车交通事故成因
2.4 电动自行车交通安全现状
2.4.1 电动自行车交通事故特点
2.4.2 电动自行车交通事故成因
第3章 行人交通行为特征分析及建模
3.1 行人交通行为的观测及分析方法
3.1.1 调查内容
3.1.2 人工观测法
3.1.3 视频调查法
3.1.4 现场综合调查法
3.2 信号控制交叉口行人过街行为特征分析
3.2.1 调查方案及结果
3.2.2 过街行为过程与特征
3.2.3 守法行为与违法行为
3.2.4 个体行为与群体行为
3.2.5 行人违法率的影响因素模型
3.3 无信号控制过街处行人过街行为特征分析
3.3.1 调查方案及结果
3.3.2 临界穿越间隙
3.3.3 停驻次数与停驻时间
3.3.4 行人过街率与车辆到达速度的相关性
3.4 行人不安全交通行为的心率参数分析
3.4.1 行人不安全交通行为定义
3.4.2 实验原理和仪器
3.4.3 实验方案设计
3.4.4 预备实验
3.4.5 心率参数的变化规律
3.4.6 实验结论
3.5 行人不安全交通行为的社会心理学模型
3.5.1 基本原理和方法
3.5.2 基于TPB理论的问卷调查
3.5.3 结果与分析
第4章 自行车交通行为特征分析及建模
4.1 自行车交通行为特征分析
4.1.1 自行车骑行者心理特征
4.1.2 自行车骑行者生理特征
4.1.3 自行车骑行者行为特征
4.1.4 自行车骑行者交通行为及其心理调查
4.2 基于TPB的自行车骑行者不安全行为模型
4.2.1 模型原理及建模过程
4.2.2 面向建模的问卷调查和分析
4.3 基于动态视觉特性实验的自行车骑行者行为机理分析
4.3.1 动态视觉特性实验参数
4.3.2 实验方案设计与实现
4.3.3 数据分析
第5章 电动自行车交通行为特征分析及建模
5.1 电动自行车行为及交通冲突分析
5.1.1 概述
5.1.2 视频调查方案设计
5.1.3 数据收集与分析
5.1.4 结果与讨论
5.2 基于TPB的电动自行车骑行者不安全行为模型
5.2.1 面向建模的问卷调查和分析
5.2.2 建模方法与过程
5.3 电动自行车骑行者视觉搜索特性分析
5.3.1 视觉搜索模式理论
5.3.2 实验方案设计
5.3.3 实验数据采集与分析
5.3.4 结果与讨论
第6章 非机动化交通参与者交通行为安全性评价方法
6.1 交通行为安全性评价指标概述
6.1.1 指标选取原则
6.1.2 评价指标分类
6.1.3 评价指标筛选
6.2 交通行为安全性评价指标获取方法
6.2.1 量表分析方法
6.2.2 评价指标对应量表设计
6.3 交通行为安全性评价体系的建立与分析
6.3.1 评价方法选取
6.3.2 评价等级确定
6.3.3 评价体系建立及示例分析
第7章 交通行为安全性评价决策支持系统设计
7.1 概述
7.1.1 国内外研究现状
7.1.2 研究对象与目标
7.1.3 技术路线
7.2 需求分析
7.2.1 调查对象
7.2.2 调查方法
7.2.3 数据分析
7.2.4 分析结论
7.3 总体框架设计
7.3.1 总体设计思想
7.3.2 总体设计原则
7.3.3 系统模块设计与划分
7.3.4 系统的信息流程
7.4 系统设计
7.4.1 数据库设计
7.4.2 模型库设计
7.4.3 知识库设计
7.5 系统功能及界面
7.5.1 登录界面
7.5.2 “辖区居民”用户类型操作
7.5.3 “交警”用户类型操作
7.5.4 “专家”用户类型操作
第8章 非机动化交通参与者交通行为安全性提升对策
8.1 总体框架
8.2 一般化的对策
8.2.1 健全法规
8.2.2 意识培养
8.2.3 道德教育
8.2.4 加强管理
8.2.5 改善设施
8.3 针对特定参与者的对策
8.3.1 行人
8.3.2 自行车
8.3.3 电动自行车
参考文献
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| 內容試閱：
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第1 章 绪论
1.1 研究背景及意义
在我国，非机动化交通参与者主要包括步行者、自行车骑行者及电动自行车骑行者。当前，非机动化交通依然是国内城市居民出行的主要交通方式。据统计，在国内大中城市的居民出行方式结构中，步行出行的平均比例约为20 % ，自行车及电动自行车出行的平均比例约为32 % 。截至2009 年年底，全国自行车保有量在6亿辆左右，电动自行车的保有量在1.2 亿辆左右。因此，无论是从出行总量、出行比例还是交通工具保有量上看，我国都是一个非机动化交通的出行大国。
交通安全是交通问题的一个重要方面。近年来，由于车辆拥有数和出行总量的大幅增长，道路交通事故数量居高不下。2007 年，我国共发生道路交通事故327209 起，造成81649 人死亡、380442 人受伤，直接财产损失12 亿元。交通事故是道路交通系统中因人、车、路、环境诸要素的配合失调而偶然突发的事件［1］ 。人是四大要素中唯一的自主型变量，可见人是交通事故的核心。国内外的交通事故统计表明，有80 % ～ 90 % 的交通事故是由人的因素造成的，包括机动车驾驶人的操作失误、麻痹大意或违法行车等，还包括行人和非机动车驾驶人不遵守交通法规等。由于人的原因造成的死亡人数占交通事故死亡人数总数的88.98 % 。因此，对交通事故的研究应注重对人的因素的研究。
作为交通系统中的弱势群体，非机动化交通参与者的交通安全问题更是不容忽视。根据世界卫生组织的报告Global Status Report on Road Sa f ety ：T ime f orA ction ，全球每年有超过120 万的人死于道路交通事故，有2000 ～ 5000 万交通参与者在交通事故中受伤。在所有的交通事故死亡人数中，近半数（46 % ）为行人、非机动车（含自行车和电动车）和摩托车使用者，这些人被统称为“交通弱势群体”
（vulnerable road users）［2］ 。
具体而言，行人是交通参与者的多数，行人交通秩序管理得好坏，对道路交通安全影响很大。同时，作为道路交通参与者的行人是道路交通事故中的最弱者，只有解决好行人问题才能构建更加安全和谐的交通系统。自行车与电动自行车防护性、稳定性差，在与机动车发生事故后，非机动车驾驶人易受到严重伤害。欧盟国家2001 ～ 2002 年的统计数据显示，乘自行车每公里旅程死亡危险是乘小轿车者的8 倍。另一方面，汽车厂商及研究人员致力于对机动车驾驶人及乘员的保护，并建立了对机动车驾驶人及乘员交通伤害的主动预防与被动预防体系。与此同时，对道路交通事故中的行人和非机动车驾驶人的保护技术却极为缺乏。所以，在我国每年数十万起道路交通事故中，行人和非机动车驾驶人往往成为最严重的交通伤害对象，如2007 年，在道路交通事故中死亡的步行者、自行车骑行者、电动自行车骑行者人数分别占总死亡人数的25.85 % 、9.25 % 和3.02 % 。
除了在交通事故中受伤严重外，非机动化交通参与者在交通出行中也面临各种问题。如行人和非机动车设施不完善，人行道、非机动车道常被机动车占用；机动车驾驶人没有礼让行人和非机动车的习惯；非机动化交通参与者本身也存在安全意识淡薄、违法现象突出等问题。因此，对交通问题的人的因素研究过程中，更加需要关注行人、自行车、电动自行车等非机动化交通参与者的行为特点及其安全状况。
本书系根据东南大学参与国家道路交通安全科技行动计划课题五“全民交通行为安全性提升综合技术及示范”的研究成果编写而成，旨在分析非机动化交通参与者交通行为的基本特性及不安全交通行为的产生机理，开发交通参与者行为安全性评价决策支持系统，为制定和实施交通参与者行为安全性提升对策提供技术支撑。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 非机动化交通参与者交通行为特征
国外对非机动化交通参与者交通行为特征的研究主要集中在行人和自行车上，其中对行人的研究较为深入，且研究的角度也较为广泛；对自行车骑行者的研究主要集中在过街行为及交通安全防护设施的使用上；由于国外电动自行车的保有与使用量较小，故而对电动自行车骑行者行为的研究也较少。Tova 研究了行人个体和群体在闯红灯时的不同表现［3］ 。Julie 、Susanne 研究了不同性别、不同年龄的人群在使用手机的过程中通过信号控制交叉口和无信号控制交叉口时的行为表现［4］ 。Ghee 等分析了行人在交叉口的各种行为及其对应的风险，Bernhoft 和Carstensen 研究了不同性别、不同年龄的行人和自行车骑行者在行为和偏好上的差别［5］ 。Gregory 分析了美国自行车及自行车头盔的使用情况［6］ 。Osberg 等分析了巴黎和波士顿两个城市的自行车骑行者在使用头盔和夜间灯等交通安全设施上的区别［7］ 。
相对而言，国内对非机动化交通参与者交通行为特征的研究较多，涉及面也较广。赵建丽研究了混合交通流条件下行人路上行走、过街及通过交叉口的行为特征，并分析了交通事故中行人行为的主要表现［8］ 。王俊骅分析了国内不同性别、年龄、职业及社会地位的行人在无信号控制交叉口处的交通行为特征［9］ 。高易尧利用Cox 风险比例模型和泊松回归模型对行人的等待时间和试图穿过的次数进行了定量分析［10］ 。戴云琪从出行目的的角度对非机动车的交通行为进行了分析［11］ 。
曾四清利用Logistics 回归分析方法对自行车骑行者交通行为的危险度进行了归类分析，并给出了不同交通行为的危险度系数［12］ 。
1.2.2 非机动化交通参与者交通行为机理
Carol 、Roslyn 利用计划行为理论研究了性别、年龄、社会地位对行人横穿危险路段行为的影响［13］ 。Barbara 、Benjamin 提出5 ～ 9 岁的儿童是行人中交通安全风险最大且最易受伤害的人群，并分析了父母的监管、示范和意愿对儿童交通行为安全性的影响［14］ 。Tova 等研究了交通安全研讨会对未成年人交通行为安全性的影响［15］ 。Choa 等分析了建筑环境对行人和自行车交通行为的影响［1 6］ 。Giancarlo等分析了骑自行车上下班的人群的个人资料、交通行为及交通安全方面的信息［17］ 。Timo 从计划行为理论的角度分析了社会心理因素在促进青少年增加交通行为安全性方面的影响［ 18］ 。
苑红伟利用认知心理学的理论，从“感觉（信息输入） ― 判断（信息加工处理） ― 行为（反应）”的角度对行人产生不安全行为的心理因素进行了分析［ 1 9 ］ 。
马国忠等对电动自行车的安全特性进行详细分析，指出电动自行车的设计时速与单车质量是影响其安全特性的主要因素［ 2 0 ］ 。罗江凡通过对电动自行车车速、车架、骑行行为的分析，对电动自行车的安全特性做了深入的研究，且通过交通事故数据定性分析了电动自行车骑行者的心理特性、交通行为特性和不安全行为，并为管理策略的提出提供依据［ 2 1 ］ 。石晨鹏在电动自行车的骑行稳定性、碰撞特性、人机工程学特性等方面分析了电动自行车的安全特性，阐述了电动自行车交通事故的现状和原因［ 2 2 ］ 。潘晓东等基于交通信息负荷量和交通信息变化的非机动车骑行过程，设计了非机动车骑行行为实验，分析了骑行行为中速度和加速度的特点，得出电动自行车安全性差的结论［ 2 3 ］ 。
Tetsuo 等分析了日本的行人、自行车与机动车碰撞数据，比较行人、自行车骑行者死亡数据发现自行车骑行者更应受到关注。同时也对自行车-机动车碰撞事故进行分析，发现致死事故中正面碰撞的较少。然后借助MADYMO 软件使用仿真模型进行事故模拟重现分析，研究不同干预措施对提升自行车骑行者安全性的效果［24］ 。
1.2.3 交通行为安全性评价方法
目前鲜见关于非机动化交通参与者交通行为安全性评价方面的文献，但在相关的评价方法上已有不少的研究成果。本书主要考虑评价方法中的模糊测度方法及BP 神经网络方法。
赵建有等提出了中国城市交通系统可持续发展的量化评价指标，在解析城市交通发展目标的基础上，提出了包括发展水平、发展能力和协调能力3 个方面的指标体系，并将其分等级标定，在此基础上采用模糊评判方法计算出交通可持续发展的综合指数［25］ 。张小丽等根据城市交通系统的特点和可持续发展理论，选取公平性、发展能力、可达性、机动性、安全性和环境影响6 个评价准则面，提出了从设施、服务和交通方式的控制变量指标到中间指标再到评价指标的选取方法。城市交通可持续性评价方法采用了建立在模糊测度基础上的模糊积分技术，并将其应用于淮北市交通可持续发展状况的评价［26］ 。刘明华等提出了应用模糊积分进行大气环境质量综合评价的具体方法和步骤，并认为同时评价的样本数不影响评价的结果［27］ 。
1.3 主要研究内容
1.不安全交通行为的机理研究与分析
研究非机动化交通参与者不安全交通行为的主要表现形式，研究各类交通行为与交通参与者交通安全意识、生理心理因素、自我控制能力等内在因素及交通环境因素、天气环境因素、他人影响因素等外在因素之间的相关关系，同时对不安全交通行为发生的差异性进行分析。
2.国内外非机动化交通参与者安全现状
以历年的道路交通事故数据为主要研究对象，客观地统计分析行人、自行车、电动自行车群体的事故分布特征，探究事故致因问题，为后续研究指出基本方向。
3.行人交通行为特征分析及建模
通过视频调查、问卷调查、生理实验等手段，获取南京、武汉、石嘴山等市的行人交通行为数据。通过对集计的行人过街现象的分析，总结行人过街的交通特征、行为特征和心理特征。研究行人到达规律、行人速度与流量等的分布特性，个体行为与群体行为、守法行为和违法行为等的类别特性，过街等待心理极限、临界穿越间隙、过街环境安全感知等的统计特性。另外，运用计划行为理论等心理学方法对行人交通行为的心理特性和内在机制进行了深入研究。
4.自行车交通行为特征及建模
通过问卷调查研究自行车骑行者对于不安全行为的心理特性，主要包括：自行车骑行者对于不同行为的参与情况，为模拟实验提供实验依据；不同社会群体对于交通意识的认知程度，为开展教育提供依据；不同社会群体对于参与不安全行为在心理上的差异性，从而确定重点人群。在心理研究的基础上设计实验，应用眼动仪测试不同测试者在实验过程中的注视点变化过程、注视点停留时间、反应时间、注视物体等生理数据，同时利用实验设备记录测试者心率、刹车次数地点、停车次数地点、行程时间、路况等。据此分析不同社会群体在参与不安全行为时的差异性，同时根据数据评价各种不安全行为的危险程度。
5.电动自行车交通行为特征及建模
基于社会心理学知识，结合我国人群的心理情况，设计调查问卷，测量电动自行车不安全行为与心理因素以及其他因素的关系。认为电动自行车骑行者对不安全行为的态度、主观规范、知觉行为控制影响其发生不安全行为的意向，并最终导致使用者在骑行过程中发生不安全行为。通过建模和分析，得到影响不安全行为发生的心理作用机理，为电动自行车不安全行为矫正措施的提出提供依据。另外，对电动自行车骑行者的视觉搜索模式进行了实验研究，获得不同组别的骑行者的眼动参数，并详细分析三种典型道路环境（机非隔离、机非混行、人非混行）下实验路段的眼动时间、注视视角、注视持续时间等眼动参数。
6.非机动化交通参与者交通行为安全性评价方法研究
在研究“交通参与者-交通安全评价指标-交通行为需求”之间联系的基础上，建立基于Delphi 法和模糊测度理论的交通行为安全性评价方法，研究采集BP 神经网络的训练样本，最终形成基于BP 神经网络的具有自主分类能力的交通行为安全性评价体系。
7.交通行为安全性评价决策支持系统设计
在综合分析交通行为安全性评估过程和特征后，以数据库和知识库作为信息基础，以模型库作为管理决策的重要支撑手段，以IDEF0 和UML 为建模工具，以Visual C + + 作为主要的开发平台，以SQL Server 2000 作为后台数据库，以MATLAB7.0 作为数学决策工具，通过多组件之间的接口技术开发了“交通行为安全性评价决策支持系统” ，用于对交通行为安全性评价提供辅助支持。
1.4 主要研究方法
按照宏观与微观相结合、理论与实践相结合、定量和定性相结合、集成理论技术创新和示范应用相结合、全民与重点群体研究相结合等原则，综合运用心理学、交通行为学、系统工程学、交通工程学、模糊理论、神经网络理论、系统设计理论、多指标决策理论、调查与统计理论及信息技术等现有成熟的技术和理论，对非机动化交通参与者交通行为安全性进行深入研究。具体采用的方法主要有：
1） 统计建模
变量之间相关随变动的数量关系，分为函数关系与统计关系两类，前者表示变量之间数量上的确定性关系，即一个或一组变量在数量上的变化通过函数式所规定的数学等式可完全确定另一个变量在数量上的变化；后者表示变量之间的相随变动的某种数量的统计规律性，一个变量只是大体上按照某种趋势随另一个或一组变量而变化，是在进行了大量的观测或试验以后建立起来的一种经验关系。回归建模（regression analysis）方法研究的就是变量之间的这类统计关系。
典型的回归模型有［ 28］ ：
（1） 一般多元线性回归模型：Y ＝ β0 + β1 X1 + β2 X2 + β3 X3 + … + e ，它是所有回归模型中最为简单的一种，常用最小二乘法来处理。
（2） 一元非线性回归分析模型：在一元非线性回归分析时，曲线模型的种类很多，最常见的模型有逆线性模型（其数学公式为Y ＝ a + b X） 、指数模型Y ＝ aebx +k 等。
（3） 多元多项式回归模型：二元及二元以上的回归模型都可以称为多元回归模型，其中二元回归模型一般形式如下：Y ＝ β0 + β1 X1 + β11 X21+ β2 X2 + β22 X22+ β23X2 X3 + … + e 。多元多项式回归模型一般形式与二元回归模型类似，但形式更加繁琐。
2） 计划行为理论
态度是社会心理学的核心概念，因为社会心理学最早的定义是研究态度的科学。计划行为理论（ theory of planned behavior ，TPB） 的理论源头可以追溯到Fishbein 的多属性态度理论（theory of multiattribute attitude）［ 29］ 。该理论认为行为态度决定行为意向，预期的行为结果及结果评估又决定行为态度。后来，Fish-bein 和Ajzen 发展了多属性态度理论，提出理性行为理论（theory of reasoned ac-tion ，TRA）［30］ 。在TRA 的基础上，Ajzen 增加了一个直觉行为控制变量，初步提出计划行为理论［31］ 。计划行为理论的主体理论认为意向由个人行为态度、主体规范和感知到的行为控制力所决定，且行为控制力能直接影响到行为。计划行为认为一个人的态度越积极、主体规范和行为控制力越强，则执行某种行为的意向越强，也越可能最终执行某种行为［32］ 。
自20 世纪90 年代以来，TPB 在国外得到了广泛的应用，经多项研究证实是能较好的预测行为的社会心理学经典理论。而刘泽文等认为，中国人的态度对意向的解释力低于主体规范对意向的解释力，当然这是有着深远的历史因素，也并不会影响TRB 理论在中国的应用［ 33］ 。
3） 结构方程模型
结构方程模型（structure equation modeling ，SEM）出现于20 世纪六七十年代，是近20 年应用统计学领域中发展最为迅速的一个分支，被称为近年来统计学
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