考虑延迟概率因素对混合车辆敏感驾驶交通流模型的研究

在交通流NS模型的基础上，考虑混合车辆之间存在的速度差异，不同车辆的驾驶员在对前车的敏感驾驶随机减速行为过程中其延迟概率是不同的，从而提出了一维多速混合车辆敏感驾驶元胞自动机交通流模型. 通过计算机数值模拟得到了混合车辆在不同参数下的 基本图.结果表明，与NS模型、SDNS模型相比，道路交通流量有较大的提高，而且还展现出 了亚稳态、相分离等复杂的实际交通行为现象.结合实际情况，对混合交通的特性进行了分析和讨论. 关键词： 元胞自动机 混合交通流模型 亚稳态 相分离 计算机模 拟     

交通流的一维元胞自动机敏感驾驶模型

在一维交通流元胞自动机NaSch模型的基础上，优先考虑驾驶员的不确定性敏感预期行为， 将随机延迟过程放在确定性减速之前，从而建立一种新的一维元胞自动机交通流模型：敏感驾驶模型 （简称SDNaSch模型），并根据所给出的车辆状态演化的并行更新规则作了数值模 拟，模拟得到的基本图表明，与NaSch模型相比，道路交通量有较大提高，接近于实测数据 ，说明新模型能更贴切地描述交通现象；某些密度区域流量出现两个分支，表明在临界点附 近存在亚稳态；而且会出现畅行相与阻塞相的相分离界面. 从车辆速度分布演化的时空斑图 ，可以看到宽幅运动阻塞相的出现以及畅行相→宽幅运动阻塞相和宽幅运动阻塞相→畅行相 的相变. 接着，计及实际交通情况，考虑行驶车辆中一部分是敏感驾驶，而其余车辆按NaSc h模型规则行驶，数值模拟结果进一步证明，敏感驾驶因素对车流的作用是很大的，随着敏 感驾驶车辆的增多，道路容量也随之提高. 关键词： 交通流 元胞自动机模型 亚稳态 相分离 交通相变     

有应急车辆影响的多车道交通流元胞自动机模型

在分析应急车辆对城市道路交通流影响的基础上, 引入让行状态参数、警笛影响区域和强制换道安全距离等特征变量, 修改换道规则, 建立了多车道元胞自动机模型, 并进行数值模拟. 结果表明, 车道数量和混合车辆比例系数在低密度范围内影响车辆速度及换道次数, 警笛影响区域参数改变了一定范围内车辆的换道次数, 应急车辆强制换道安全距离参数主要影响应急车辆的速度及换道次数.研究发现, 应急车辆对低密度交通流的扰动现象明显, 其与社会车辆相互作用参数的设置使得交通流元胞自动机模型更接近应急条件下实际交通运行. 关键词： 交通流 元胞自动机 应急车辆     

瓶颈处车辆横纵向行为建模与分析

车辆的横向偏移现象在现实的交通流中广泛存在, 交通瓶颈处的横向偏移现象往往更加显著. 车辆间横纵向的运动相互干扰, 使得瓶颈交通流组织十分混乱, 通行能力受到显著影响. 为了研究瓶颈处车辆横纵向行为规律及其对交通流的影响, 提出一个考虑横向偏移特征的车辆行为模型: 通过引入目标转向角概念,并结合经典优化速度模型, 给出了用于描述车辆的横纵向运动规律的运动方程, 同时通过分析车辆横向偏移特征, 制定了基于车辆行驶状态划分的目标转向角确定规则集. 数值模拟结果表明: 车辆的横向偏移会对交通流的运行产生影响, 在一定的横向偏移反应阈值下, 瓶颈处横向干扰于交通流的影响随着密度的增加而增加; 同时观察到了实际城市交通瓶颈的宏观及微观现象, 验证了模型的有效性. 关键词： 交通流 瓶颈 车辆行为 横向偏移特征     

考虑横向分离与超车期望的车辆跟驰模型

为了更加客观地描述实际的车辆跟驰行为, 在优化速度模型的基础上, 通过引入横向分离参数并提出超车期望和虚拟前车的概念, 建立了考虑横向分离与超车期望的车辆跟驰模型.对模型进行线性稳定性分析, 得到了模型稳定性条件, 发现车辆横向分离、超车期望和虚拟前车的位置的增加, 在车流密度较小、车速较快的情况下, 使得交通流稳定区域增大, 但在车流密度较大、车速较慢的情况下, 反而使得交通流稳定区域减小.数值模拟结果验证了模型稳定性分析的结果, 表明在交通瓶颈处等交通流密度较大、运行缓慢的区域, 为抑制交通拥堵, 应该限制车辆的横向偏移和超车行为的发生. 关键词： 交通流 车辆跟驰模型 横向分离 超车期望     

混合交通流元胞自动机FI模型的能耗研究

研究了在周期边界条件下,最大速度、混合比例、车辆长度、随机减速概率对(fukui-ishibashi,FI)交通流模型能耗的影响.数值模拟结果表明,FI交通流模型的能耗随着车辆最大速度的增大而增加;随着混合比C的增大而增加,长车的比例越多能耗越大;随长车车长的增长而增加.FI交通流模型的能耗不同于NaSch模型能耗,对于FI交通流模型,在最大流量之处交通能耗发生下降的突变趋于零,其左右各存在交通能耗极大值.     

多速混合车辆单车道元胞自动机交通流模型的研究

在交通流NS模型的基础上，建立了多速混合车辆单车道元胞自动机交通流模型， 通过计算机数值模拟，得到了混合车辆在不同参数下交通流模型的基本图，并对混合交通的 特性进行了分析和讨论. 关键词： 元胞自动机 混合交通流模型 计算机模拟     

基于智能交通系统的耦合映射跟驰模型和交通拥堵控制

基于智能交通诱导信息，提出一种改进的耦合映射跟驰模型，用于描述单车道的交通流动力学特性及其拥堵控制.利用反馈控制理论，给出了在头车速度发生变化时交通流保持稳定的条件.分析结果表明，考虑前方更多车辆的信息对交通流有致稳作用，亦即稳定性条件明显减弱.数值模拟证实了理论分析的正确性，通过与他人相关工作的比较得知，考虑智能交通诱导信息能够更有效地抑制交通拥堵. 关键词： 交通流 智能交通系统 耦合映射跟驰模型 交通拥堵控制     

速度限制对交通流的影响

运用元胞自动机模型研究单车道路面上设立限速区对交通流的影响.计算机模拟结果显示,在交通流与密度的基本图中存在饱和交通流量,其大小取决于限速区的最大速度.限速区的设立导致不同相的分离.在确定性的模型中,当车辆密度较低时,存在两种不同的自由流相;而当车辆密度较高时,出现最大交通流相和自由流相.在随机模型中,车辆密度较高时,出现最大交通流相-堵塞相-自由流.对交通流以及临界密度等量给出一些解析结果.     

雨天高速公路车辆换道模型研究

降雨使得路面附着系数和驾驶员视距降低, 容易造成交通事故, 影响道路通行效率. 为了研究雨天天气下车辆的换道行为, 引入反映降雨对换道行为影响的路面附着系数参数和驾驶员反应时间参数, 并进行量化分析, 由此使得安全距离随降雨强度和车辆速度的变化而变化, 在考虑前车和后车速度差对换道行为影响的基础上, 建立了雨天高速公路车辆换道模型. 仿真分析表明, 在中密度区雨天换道率与晴天相比有明显下降, 最大降幅约为25%; 且改进模型再现了自由流、自由流在无外因影响下形成动态拥堵流以及阻塞流下车辆时走时停的现象; 在中密度和高密度交通流中, 雨天更易引起交通拥堵, 其道路时空图中拥堵出现的频率和持续时间均相应增大, 且车辆以低速度行驶的时间较晴天天气下高许多.     

A new cellular automata model of traffic flow with negative exponential weighted look-ahead potential

With the development of traffic systems, some issues such as traffic jams become more and more serious. Efficient traffic flow theory is needed to guide the overall controlling, organizing and management of traffic systems. On the basis of the cellular automata model and the traffic flow model with look-ahead potential, a new cellular automata traffic flow model with negative exponential weighted look-ahead potential is presented in this paper. By introducing the negative exponential weighting coefficient into the look-ahead potential and endowing the potential of vehicles closer to the driver with a greater coefficient, the modeling process is more suitable for the driver's random decision-making process which is based on the traffic environment that the driver is facing. The fundamental diagrams for different weighting parameters are obtained by using numerical simulations which show that the negative exponential weighting coefficient has an obvious effect on high density traffic flux. The complex high density non-linear traffic behavior is also reproduced by numerical simulations.     

Stochastic Description of Traffic Flow

We propose a traffic model based on microscopic stochastic dynamics. We built a Markov chain equipped with an Arrhenius interaction law. The resulting stochastic process is comprised of both spin-flip and spin-exchange dynamics which models vehicles exiting, entering and interacting in a two-dimensional lattice environment corresponding to a multi-lane highway. The process is further equipped with a novel look-ahead type, anisotropic interaction potential which allows drivers/vehicles to ascertain local fluctuations and advance to new cells forward or sideways. The resulting vehicular traffic model is simulated via kinetic Monte Carlo and examined under both, typical and extreme traffic flow scenarios. The model is shown to correctly predict both qualitative as well as quantitative traffic observables for any highway geometry. Furthermore it also captures interesting multi-scale phenomena in traffic flows after a simulated accident which lead to oscillatory, dissipating, traffic waves with different periods per lane.     

交通流驱动的含权网络

文章对含权复杂网络研究的最近进展给予了评述，特别报道了文章作者最近提出的一个交通流驱动的含权技术网络模型。这一模型能够同时给出网络连接度分布的幂函数律、网络强度分布的幂函数律、网络权重分布的幂函数律，以及高聚集性和非相称混合性等五大特征，因此成功地刻画了真实技术网络的无尺度性质和小世界效应     

One-Dimensional Traffic Model to Consider Priority of the Stochastic Deceleration

A one-dimensional cellular automaton model of traffic flow is proposed to introduce the different delay probabilities in the steps of rules and the stochastic deceleration prior to the deterministic one when the anticipation velocity of vehicle is larger than the headway. The fundamental diagram shows the capacity of road more approaches to the observed data compared with that by the NaSch model. Moreover, the model is able to reproduce the complicated behavior of the real traffic, such as the metastability state, the separation of different phases and the effect of hysteresis. It is concluded that the order arrangement of the stochastic deceleration and deterministic acceleration has indeed remarkable effect on traffic flow and the modification presented in this paper is reasonable and realistic.     

最相邻后车综合信息对交通流不稳定性的影响分析

基于抑制交通流不稳定性所需的条件,分析司机后视获得的最相邻后车综合信息对交通流不稳定性的影响. 在司机关注前车信息概率大于关注后车信息概率与司机敏感系数大于0的现实条件下,解析分析以及仿真分析得到了以下结论:1)最相邻后车车头距信息减小了交通流的不稳定性,且关注概率越大,减小作用越大;跟驰车与最相邻后车的速度差信息增加了交通流的不稳定性,且关注概率越大,增加作用越大. 2)最相邻后车综合信息对交通流的不稳定性的减小作用大于增加作用,即最相邻后车综合信息减小了交通流的不稳定性. 3)司机距离差敏感系数越大,最相邻后车综合信息对交通流的不稳定性减小作用越大. 4)司机速度差敏感系数越大,最相邻后车综合信息对交通流的不稳定性增加作用越大. 关键词： 交通堵塞 交通流不稳定性 最相邻后车综合信息 跟驰模型     

The effect of stochastic accelerating and delay probability with the velocity and the gap between vehicles on traffic flow

This paper proposes a new combined cellular automaton (CA) model considering the driver behavior of stochastic acceleration and delay with the velocity of the preceding vehicle and the gap between the successive vehicles based on the WWH model and the noise-first NaSch model. It introduces the delay probability varying with the gap, adds the anticipation headway and increases the acceleration with a certain probability. Through these simulations, not only can the metastable state and start--stop wave be obtained but also the synchronized flow which the wide moving jam results in. Moreover, the effect of stochastic acceleration and delay on traffic flow is discussed by analyzing the correlation of traffic data. This indicates that synchronized flow easily emerges in the critical area between free flow and synchronized flow when acceleration and delay are synchronized or their probability is close to 0.5.     

决定论性逐步加速交通流模型的渐近稳态行为

研究Nagel-Schreckenberg(NS)交通流元胞自动机模型在不考虑车辆随机延迟情况下的决定论性模型的基本图,即渐近稳态的车流平均速度作为车辆密度的函数关系．证明决定论性NS模型,在车流的自组织作用下,其渐近稳态的基本图,与决定论性Fukui-Ishibashi(FI)交通流模型的基本图完全相同．这个结果表明,若把FI交通流模型中的车辆突然加速方式（即车辆速度可以在仅仅一个时步内加速到其最高速限M或前方空距所允许的最大速度）,改变为车辆逐步加速方式（车辆速度在每一时步中最多仅能增加一个速度单位）,则车辆的自组织相互作用,并不会改变其车流的长时间渐近稳态行为． 关键词：     

An Asymptotic Solvable Multiple “Look-Ahead” Model with Multi-weight

A type of multiple “look-ahead” car-following models is studied by nonlinear analysis. The mKdV equation to describe density wave of traffic jamming is derived. The result indicates that the behavior of multiple “look-ahead” is in favor of stability enhancement of traffic flow. Furthermore, the traffic flow can reach the most stable case via adjustment of the parameter of weight functions m=3.     

交叉口进口道换道行为研究及建模

为了对信号交叉口上游车辆换道行为进行分析,以元胞自动机交通流理论为基础,结合自由换道模型及强制换道模型提出了进口道附近路段的综合换道模型,并对原有强制换道模型进行改进.通过对综合换道模型进行模拟,得出进口道附近交通流的时空关系及密度关系图.模拟结果表明,车流密度在[0,0.2]及[0.4,0.6]范围时,进口道换道率变化率较高;同时在中低密度下,随着换道率的增加,平均车速逐渐降低,但在高密度下,车速随换道率变化并不显著.