车道被占用对城市道路通行能力地影响2013年A题
2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参 赛规如此》〔以下简称为“竞赛章程和参赛规如此"，可从全国大学生数学建模竞赛下 载〕我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式〔包括、电子、网上咨询等〕与队外的任何人〔包括指导教师〕研究、讨论与赛题有关的问题我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规如此的，如果引用别人的成果或其它公开的资料〔包括网上查到的资料〕，必须按照规定的参考文献的表述方式在正 文引用处和参考文献中明确列出我们X重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规如此，以保证竞赛的公正、公平性如 有违反竞赛章程和参赛规如此的行为，我们将受到严肃处理我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进展公开展示〔包括进展网上公示，在书籍、期刊和其它媒体进展正式或非正式发表等〕 我们参赛选择的题号是〔从 A/B/C/D中选择一项填写〕： A 我们的参赛报名号为〔如果赛区设置报名号的话〕： S30008 所属学校〔请填写完整的全名〕： 某某理工学院 参赛队员（打印并签名）：1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人（打印并签名）： 〔论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。
以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改如填写错误，论文可能被取消评奖资格〕日期：2013年9月16 日赛区评阅编号〔由赛区组委会评阅前进展编号〕：2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号〔由赛区组委会评阅前进展编号〕：赛区评阅记录〔可供赛区评阅时使用〕：评阅人评分OOnOOOOOO备注□□□□□全国统一编号〔由赛区组委会送交全国前编号〕：全国评阅编号〔由全国组委会评阅前进展编号〕：车道被占用对城市道路通行能力的影响摘要随着城市化水平的提高，由于车道被占用导致的道路通行能力下降从而引起交通拥 堵的状况时有发生研究车道被占用而引起的路段通行能力下降对于城市管理部门制定 相关政策或开展施工项目具有借鉴意义问题一中，首先对视频一的信息进展观察提取，得到每个行车周期内通过交通事故 横断面的小车数量和大车数量用标准当量换算系数将两种车数目一致化得到某时间段 的标准当量数然后结合题意与相关资料定义出实际交通能力函数，将处理后所得的数 据代入实际通行能力函数求出某时间段的实际道路通行能力，最后将所得结果用 Excel绘图观察变化从图中可观察出，实际通行能力波动幅度由大至小，并逐渐趋于平稳， 在1400pcu/ h附近波动。
问题二中，采用与问题一一样的处理方法，得到视频 2中事故断面处的实际通行能 力变化规律：实际通行能力波动幅度由大至小， 逐渐趋于平稳在1800pcu/h附近通 过与视频1的断面通行能力进展比拟，发现视频2的事故断面实际通行能力比视频1的 事故断面实际通行能力大究其原因，是由于靠近中间绿化带的车道通行能力最大，右 侧同向车道通行能力依次有所折减，最右侧车道的通行能力最小问题三中，交通事故所影响的路段车辆排队长度与事故横断面实际通行能力、事故 持续时间、路段上游车流量间的关系问题属于多元因变量对单自变量的情况首先对视 频的信息进展提取，然后对得到的数据进展处理，用 Spss建立线性规划模型：l 8.136t 0.574x 0.663 y 49.867得到事故横断面实际通行能力、事故持续时间、路段上游车流量三个变量对路段车辆排 队长度这一因变量的影响关系，然后对得到的模型进展 F检验，最后将实际值回代入模型方程再次检验，发现模型对于描述三个自变量对因变量的关系具有较好的表达效果问题四中，当交通事故所处横断面距离上游路口变为 140米时，此时模型中的实际通行能力等自变量都将发生微小的变化因此，我们对模型的求解过程做了相应处理 ，然后将自变量带入模型进展求解得堵到上游路口的时间大致 X围为10.47 10.55mi n。
关键词：实际通行能力 通行能力强度 多元线性回归 F 检验word一、问题重述车道被占用是指因交通事故、路边停车、占道施工等因素，导致车道或道路横断面 通行能力在单位时间内降低的现象由于城市道路具有交通流密度大、连续性强等特点， 一条车道被占用，也可能降低路段所有车道的通行能力，即使时间短，也可能引起车辆 排队，出现交通阻塞如处理不当，甚至出现区域性拥堵车道被占用的情况种类繁多、复杂，正确估算车道被占用对城市道路通行能力的影 响程度，将为交通管理部门正确引导车辆行驶、审批占道施工、设计道路渠化方案、设 置路边停车位和设置非港湾式公交车站等提供理论依据视频1〔附件1〕和视频2〔附件2〕中的两个交通事故处于同一路段的同一横断面， 且完全占用两条车道请研究以下问题：1. 根据视频1〔附件1〕，描述视频中交通事故发生至撤离期间，事故所处横断面实 际通行能力的变化过程2. 根据问题1所得结论，结合视频2〔附件2〕，分析说明同一横断面交通事故所占 车道不同对该横断面实际通行能力影响的差异3. 构建数学模型，分析视频1〔附件1〕中交通事故所影响的路段车辆排队长度与 事故横断面实际通行能力、事故持续时间、路段上游车流量间的关系。
4. 假设视频1〔附件1〕中的交通事故所处横断面距离上游路口变为 140米，路段 下游方向需求不变，路段上游车流量为 1500pcu/h,事故发生时车辆初始排队长 度为零，且事故持续不撤离请估算，从事故发生开始，经过多长时间，车辆排 队长度将到达上游路口模型假设1、 假设不考虑自行车、摩托车与三轮机动车对故所处横断面实际通行能力的影响2、 假设从交通事故发生至撤离这段时间的长度符合一般交通事故的处理长度3、 经过观察视频中事故车辆所占车道约为 2条，如此假设事故车辆所占车道为 2 条4、 假设车辆的一半车身经过事故横截面时，如此记为已通过该路段5、假设视频拍摄时间段内车辆通行情况正常，无特殊性三、符号说明理论理论道路通行能力折减车道宽度和侧向净宽对通行能力的 折减系数N是单向车行道的车道数fHV 大型车对通行能力的修正系数Ehv换算系数PHV单位时间内大型车交诵量占总交通 量的百分比单位时间内标准车当量数比率n单位时间内标准车当量数n单位时间内平均标准车当量数实际实际道路通行能力R道路的通行能力强度车道流量比例A车道通行能力折算系数t事故持续时间x上游车流量y断面通行能力l排队长度四、问题的分析与建模4.1问题一问题一的分析对于问题一，首先要对视频1的信息进展观察提取，得到每个行车周期内通过交通 事故横断面的小车数量和大车数量。
用标准当量换算系数将两种车数目一致化得到某个 时间段的标准当量数然后，结合题意定义出实际交通能力，将处理后所得的数据带入实际通行能力函数求出某时间段的实际道路通行能力 最后将所得结果用Excel作图进展表示，结合图形描述事故横断面通行能力变化过程定义实际交通能力道路的实际通行能力是指在给定服务水平的条件下， 单位时间内通过道路某一断面的最大交通实体数我国的定义为道路设施疏导交通流的能力通过参考资料《路网环境下高速公路交通事故影响传播分析与控制》 ⑴中定义实际道路通行能力函数与其它相关知识，我们对其定义的函数进展优化处理，使其能更细致地表现出通过该事故横截面 的车辆数目以与其比重，更为准确地描述出道路通行能力的实际情况定义的实际通行能力函数如下：实际=理论N 折减仏其中，f - 1 1+Phv (Ehv 1)=nn理论是理论道路通行能力，N是单向车行道的车道数， 折减是车道宽度和侧向净宽对通行能力的折减系数，fHv是大型车对通行能力的修正系数， Ehv是大型车换算成小客车的车辆换算系数，Phv是单位时间内大型车交通量占总交通量的百分比， 是单位时间内标准车当量数比率，n是单位时间内标准车当量数，n是单位时间内平均标准车当量 数。
问题一的求解从小车相撞开始到撤离期间，以60s为周期统计出断面处小车与大车的数量根据标 准当量系数〔表1〕将其换算为标准当量，并结合Ehv、折减=0.87、理论得到n、n、Phv 将以上数据带入实际通行能力函数求得 实际〔表2〕表1：换算系数表车型标准标准当量换算系数小车大车19座位19座位1表2:通行能力计算时间段小车数量大车数量标准当量数nnPhv实际16:44:00-16:45:001511/16133716:45:00-16:46:00140140117516:46:00-16:47:001611/17143516:47:00-16:48:001211/13108616:48:00-16:49:00220220184816:50:00-16:51:001611/17143016:51:00-16:52:00170170142516:52:00-16:53:00152182/17143416:53:00-16:54:00142172/16134116:54:00-16:55:001711/18150816:55:00-16:56:00190190152716:56:00-16:57:001611/171430将上表的实际通行能力，用 Excel做图进展表示：锻蹄实际诵行能力P根据实际道路通行能力的曲线变化图，我们发现总体波动震荡趋势是由大至小，后 期逐渐趋于平稳、稳定在1400pcu/h附近。
曲线在一开始出现了 1100pcu/h左右的 低谷，我们认为这是由于大型汽车〔如公交车〕的发车间隔时间造成的，其体积较大、 速度较慢，所以会造成短时间内较严重的阻塞情况其次，又因为车流量受交通灯相位 放行影响，由附件5知交通灯周期为60s，所以大概每隔一段时间，由于交通灯放行和 大型汽车的双重影响，造成实际道路通行能力的类山谷函数图该图在中间局部出现了一个高于1800pcu/h〔即根本道路通行能力〕的点，我们 认为这是由于实际情况与理想情况的差异造成的因为理想情况的根本道路通行能力〔1800pcu / h〕为一条道路的根本通行能力，而视频 1我们默认空余车道为一条，但 实际上，旁边的自行车道和事故地点的约半条车道都是可以让小轿车通过的，所以这种 情况会让原本只有一条车道的实际通行能力高于根本通行能力， 这是由于实际情况下车道数目未必确切所导致的最后，我们分析了发生事故后实际道路通行能力下降的原因， 除了占用车道使可使用的车道减少以外，经过的车辆驾驶员也会因发生事故造成行驶的 一定影响，如防止发生二次事故所以在通过仅剩的一条车道时会减速行驶，使得实际道 路通行能力下降因两辆事故车所占车道情况确定，故随着时间的增加实际通行能力趋于平稳。
同时 由于受公交车通过数量、交通信号转变周期、司机应变能力等的影响，实际通行能力会 在一定区域内波动4.2问题二4问题二的分析视频1与视频2中发生的交通事故所占道路不同，事故发生时间也不同视频 1中的交通事故通行断面靠近非机动车道，受两轮电瓶车的影响较大；视频 2中的交通事故通行断面靠近中线，受两轮电瓶车的影响小，所以两轮电瓶车对实际交通能力的变化存 在一定影响视频2的交通事故时间更接近下班时间，上游车流量较视频1中要大的多， 车流量多是导致视频2中后期堵塞较严重的主要原因本问题研究的是单因素自变量〔同一横断面交通事故所占不同车道〕对因变量〔横 断面实际通行能力〕的影响差异，所以下面将侧重分析事故所占道路不通而产生的差异4问题二的求解从小车相撞后的17:35:00开始，以60s为一个周期统计出断面处通过的小车与大车的数量、并记录在表中，根据标准当量系数〔表1〕将其换算为标准当量，并结合Ehv、折减=1、理论得到n、n、PHv，将以上数据带入实际通行能力函数求得 实际表3 :实际通行能力计算时间段小车数量大车数量标准当量数nnPhv实际17:34:00-17:35:002433/27249017:35:00-17:36:001611/17157417:36:00-17:37:002033/23213017:37:00-17:38:002111/22202917:38:00-17:39:00152182/17156317:39:00-17:40:00182212/20185117:40:00-17:41:001711/18166417:41:00-17:42:002311/24187717:42:00-17:43:00192222/21194117:43:00-17:44:001411/15138317:44:00-17:45:00200200183617:45:00-17:46:001511/16147517:46:00-17:47:00122152/14129417:47:00-17:48:00162192/18165417:48:00-17:49:00210210194417:49:00-17:50:002011/21193317:50:00-17:51:001711/18166417:51:00-17:52:001811/19175417:52:00-17:53:00152182/17156417:53:00-17:54:002111/22203117:54:00-17:55:00182212/20185117:55:00-17:56:00154214/19175917:56:00-17:57:00172202/19174317:57:00-17:58:001511/16147517:58:00-17:59:001333/16148117:59:00-18:00:00172202/19174418:00:00-18:01:001733/20184118:01:00-18:02:00202232/222015依据上表的实际通行能力作出此断面的实际通行能力变化曲线〔图 2〕并与视频1的变化曲线进展比照。
可知视频 2的交通事故断面的实际通行能力在1800pcu/h附近 波动，视频1的在1400pcu / h附近波动故视频2的交通事故断面的实际通行能力比 视频1的交通事故断面的实际通行能力强10 15 20 25频通能变B U 一行力佗线逍能克曲 二行力化线26G024002200200018001600140012Q01000通过观察比照可知，视频2的函数图所经过的点〔受大型车间隔周期以与交通灯周 期影响的点除外〕都是在1800pcu/h左右上下波动，偶尔可以达到 2400pcu/h以上；而视频1的点只是在1400pcu/h左右徘徊，偶尔到1800pcu/h的高度再结合视 频1和视频2的交通事故堵塞位置，我们发现视频 1堵塞了靠近中线的两条车道，留下 最远离中线的那条车道；而视频 2堵塞了远离中线的两条车道，留下最靠近中线的那条车道由于多车道机动车道上的车辆从一个车道转入另一车道〔超车、转弯、绕越、停 车等〕时，会影响另一车道的通行能力因此，靠近中线的车道，通行能力最大，右侧同向车道通行能力将依次有所折减，最右侧车道的通行能力最小假定最靠中线的一条车道为1,如此同侧右方向第二条车道通行能力的折减系数为，第三条车道的折减系数为，从而可得所占道路不通对交通能力的影响程度我们从视频2中也可看出，视频2的交通事故断面随着时间延伸，它的拥堵程度越 来越严重，这是因为视频2的交通事故发生在下班顶峰期，上游车流量逐渐增多，而断 面处实际通行能力有限，当实际通行能力小于上游车流量时就会导致堵车长度逐渐增 长，拥堵越严重。
综上所述，由于视频1与视频2的交通事故阻塞车道不同，导致能通行的车道分别 为车道1与车道3,靠近中线的车道3受影响小，远离中线的车道1受影响大，这就决 定了两种情况下实际道路通行能力的差异4问题二的检验图3:交通事故位置示意图表4 :多车道通行能力折算率车道位置〔从道路中心线算起〕折算系数第一条第二条第三条第四条观察图3可得车道3的流量比例为35%车道1的流量比例为21%车道2的流量 比例为44%结合表4的折算系数，定义：R A* i其中，R为道路的通行能力强度， 为车道流量比例，A为车道通行能力折算系数通过计算可得Ra 0.35 ； Ri 0.1365，&＞尺可知当车道3畅通时的通行能力 比车道1畅通时的通行能力要强问题二所得结论与实际情况符合问题三问题三的分析对于问题三，交通事故所影响的路段车辆排队长度与事故横断面实际通行能力、事 故持续时间、路段上游车流量间的关系问题属于多元自变量对单因变量的情况， 此题中，首先对视频1中的有效数据进展整理，用 Spss建立规划模型，然后对得到的模型进展 分析检验，得到事故横断面实际通行能力、事故持续时间、路段上游车流量三个变量对 路段车辆排队长度这一因变量的影响关系[2] o 数据米集1、 排队长度的采集：观察视频1可知，每两个路灯之间的距离为 40m观察附件4 可知右转相位不受色灯信号控制；观察附件 5可知相位均为30s，黄灯时间为3s，信号 周期为60s。
因此，我们以每分钟的00秒为起始点，以60s为一个周期数出排在事故横 截面后面的最大车辆排队长度〔例如，当车队正好排到第二个路灯下时车队长度为 80m， 将其作为该周期内的排队长度2、 事故持续时间的采集：从发生交通事故开始计数，第 n分钟t=n o当视频发生跳 跃情况时该分钟的数据不进展采集〔如 t=7时〕，但事故持续时间仍计算在内，这样做 的目的是不让改周期内跳跃的数据影响以后的数据采集3、 上游车流量的采集：观察附件4可知，右转相位不受色灯信号控制；观察附件5 可知，相位均为30s，黄灯时间为3s，信号周期为60s因此，我们以每分钟的00秒为 起始点，以60s为一个周期，以离事故最近的路口为参考点进展上游车流量的采集4、 断面通行量的采集：观察附件4可知右转相位不受色灯控制，观察附件 5可知 相位均为30s，黄灯时间为3s，信号周期为60s，因此我们以每分钟的00秒为起始点，以60s为一个周期，以事故发生处为参考点数出断面通行的车辆，作为该周期断面的通行量表5数据采集表排队长度/m事故持续时间/mi n上游车流量pcu/min断面通行量pcu/min8511419602147031670411705168061623100820130918140101501121151401214160131018建立回归模型⑶考虑到此题是研究多元自变量对单因变量的影响，故采用多元线性回归模型I at bx cy dt为事故持续时间，x为上游车流量，y为断面通行量，I为排队长度。
用Spss对数据进展线性拟合⑷得到各变量对应的系数：表6系数a模型非标准化系数标准系数B标准误差试用版tSig.1（常量）.331事故持续时间.900.00C上游车流量.574.076.539.604断面通行能力.786a.因变量：排队长度〔其余表见附录一〕所以线性回归模型为：I 8.136t 0.574x 0.663y 49.867回归方程的显著性检验[5]对模型进展方差分析表 7 Anova b模型平方和df均方FSig.1回归3.001a残差8总计11a. 预测变量：（常量）,断面通行能力，事故持续时间，上游车流量b. 因变量：排队长度从表7中可知，F统计量为，系统的自动检验的显著性水平为在EXCEL表中用FINV（）函数计算可得三个F值均小于16.528,因此回归方程的相关性非常显著模拟值与真实值的比照把原数据带入回归方程，求出相应的l值〔见表8〕，并用Excel作图观察模拟值与真实值的接近度〔图4〕表8:车辆排队长度模拟值与真实值的比照事故持续时间1234568910111213真实值856070707080100130140150140160模拟值545872768993115125134142143150—嘆拟漬 亠真卖値图牟辆排册长度槿拟價与克車怕的对L匕由上图可看出，只有第一个预测值与真实值相差稍大，其余预测值与真实值根本相 近。
考虑到事故发生的滞后效应，第一个真实值偏小可能是后面的司机还没有感知到前 面事故的发生，导致到达事故发生点时过度拥挤，从而使车辆排队长度比正常值小但 从总体来看，真实值与预测值的插值曲线比拟接近，可以表示出交通事故所影响的路段 车辆排队长度与事故横断面实际通行能力、事故持续时间、路段上游车流量间的关系问题四问题四的分析与求解假设交通事故所处横断面距离上游路口变为 140米，那么问题3中的事故横断面实际通行能力、事故持续时间、路段上游车流量间都将发生微小的变化，但此题已给出路段上游车流量为25pcu/min(1500pcu/h)，因此我们结合表5找出当上游车流量为25 pcu / min时列出断面通行能力的梯度,然后代入I 8.136t 0.574x 0.663y 49.867进展求解得一系列t ,见表9:表9:到达上游路口时间表l排队长度/m140x上游车流量 pcu / min25y断面通行能力pcu / min1718t到达上游路口时间/min从表中可以看到，当交通事故所处横断面距离上游路口变为 140米，路段下游方向 需求不变，路段上游车流量为25pch/h,事故发生时车辆初始排队长度为零， 且事故持续 不撤离时，事故要经过约10.47 10.55min车辆排队长度将到达上游路口。
五、模型评价优点：(1) 本文在充分分析视频的根底上，提炼出有用的数据，合理的选择模型，且模型 的主观因数影响较小2) 在进展数据提取、处理时，尽可能全面合理的利用附件中给出的提示信息，防 止了信息的浪费〔3〕针对问题1,我们利用网上资料将描述性问题尽可能的量化使描述具体化， 结果更有说服力〔4〕在问题2中，我们不但将两情况差异分析出，而且还与实际情况进展比照检 验，更进一步证明我们方法的正确性5)模型所展现的信息量比拟大，对实际问题进展了比拟全面的分析，并在最后 对模型进展了双重检验，而且都证明模型的合理性、正确性缺点：(1)对于视频1,中间跳跃的情况我们采用联系视频前后的车辆数进展估算， 而最后3分钟跳跃频繁的情况我们采取不进展数据提取的策略，因此结果可能存在一定的人为性误差(2)对于一些动态变化的量，在对模型没有较大影响的情况下取平均值六、模型推广随着城市化水平的提高，由于车道被占用导致的道路通行能力下降从而引起交通拥 堵的状况时有发生建立相关因素影响模型对于研究车道被占用而引起的路段通行能力 下降对于城市管理部门制定相关政策或开展施工项目具有借鉴意义多元线性回归分析是一种应用极为广泛的数量分析方法， 它用于分析事物之间的统计关系，侧重考察变量之间的数量变化规律，并通过回归方程的形式描述和反映这种关 系，帮助人们准确的把握变量受其它一个或多个变量影响的程度，进而为事物的控制和 预测提供科学依据。
七、参考文献[1] 王建军，邓亚娟•路网环境下高速公路交通事故影响传播分析与控制•出版地: 科学，2010.10[2] X剑飞.公路通行能力的测算和车速流量关系的建立.[3] 司守奎,孙玺菁.数学建模算法与应用.出版地：国防工业[4] 罗纳德• D •约克奇.SPSS其实很简单.出版地：中国人民大学，出版时间：[5] X红兵.SPSS宝典.：中国人民大学.2008.11八、附录线性回归REGRESSION /DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS CI(95) BCOV R ANOVA CHANGE /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT 排队长度 /METHOD=ENTER 事故持续时间 上游车流量断面通 行能力 /PARTIALPLOT ALL /SCATTERPLOT=(排 队长度 ,*ZRESID) /RESIDUALSDURBIN HIST(ZRESID) NORM(ZRESID).附注创建的输岀15-九月-2013 17时17分49秒注释输入 活动的数据集数据集0过滤器
使用的案例统计是在所使用的变量不带有缺失值的案例根底上进展的语法REGRESSION/DESCRIPTIVES MEAN STDDEVCORR SIG N/MISSING LISTWISE/STATISTICS COEFF OUTS CI(95)BCOV R ANOV A CHANGE/CRITERIA=PIN(.O5) POUT(.10)/NOORIGIN/DEPENDENT排队长度/METHOD=ENTER 事故持续时间 上游车流量断面通行能力/PARTIALPLOT ALL/SCATTERPLOT=( 排 队 长度,*ZRESID)/RESIDUALS DURBIN HIST(ZRESID)NORM(ZRESID).资源 处理器时间已用时间所需内存1956个字节残差图需要额外内存2048个字节[数据集0]描述性统计量均值标准偏差N排队长度12事故持续时间12上游车流量12断面通行能力12相关性排队长度事故持续时间上游车流量断面通行能力Pearson相关性排队长度.924.350事故持续时间.924.298上游车流量.350.298断面通行能力Sig.〔单侧〕排队长度.000.132.397事故持续时间.000.174.454上游车流量.132.174.294断面通行能力.397.454.294N排队长度12121212事故持续时间12121212上游车流量12121212断面通行能力12121212输入/移去的变量模型输入的变量移去的变量方法1断面通行能力，事故持续时间，上游车流量a输入a.已输入所有请求的变量模型汇总b模型RR方调整R方标准估计的误差1.928a.861.809a.预测变量：（常量）,断面通行能力，事故持续时间，上游车流量b.因变量：排队长度模型汇总b模型更改统计量R方更改F更改df1df2Sig. F更改Durbin-Watson1.86138.001b.因变量：排队长度Anovab模型平方和df均方FSig.1 回归3.001a残差8总计11a.预测变量：（常量）,断面通行能力，事故持续时间，上游车流量b.因变量：排队长度系数a模型非标准化系数标准系数B标准误差试用版tSig.1（常量）.331事故持续时间.900.000上游车流量.574.076.539.604断面通行能力.786word系数a模型非标准化系数标准系数B标准误差试用版tSig.1（常量）.331事故持续时间.900.000上游车流量.574.076.539.604断面通行能力.786a.因变量：排队长度系数a模型B的95.0% 置信区间下限上限1 （常量）事故持续时间上游车流量断面通行能力a.因变量：排队长度系数相关a模型断面通行能力事故持续时间上游车流量1 相关性 断面通行能力事故持续时间上游车流量.171.171协方差 断面通行能力事故持续时间上游车流量.430.430a.因变量：排队长度word残差统计量a极小值极大值均值标准偏差N预测值12残差.0000012标准预测值.00012标准残差.000.85312a.因变量：排队长度因变业；汗队长度均俏=3j26E-1€J-j.ri k. - . =j.bSdN-12word回归标Jft化残差的标P-P图M中的眾«■'帆率散点图因麦绘：排駅长度fll'队说世。
