双车道元胞自动机NS和WWH交通流混合模型的研究

考虑不同车辆的驾驶员有不同的驾驶方式和习惯，具体表现为不同的驾驶员采用适合自己行车特点的交通流模型在道路上驾车行驶，在一维元胞自动机交通流NS模型和WWH模型的基础上，建立了双车道元胞自动机NS和WWH交通流混合模型. 通过计算机模拟，给出了混合比例系数f_NS对混合交通流的速度-密度和流量-密度图以及车辆转道频率影响的结果. 关键词： 双车道 元胞自动机 混合交通流模型 计算机数值模拟     

考虑公交港湾式停靠的多速混合城市交通流元胞自动机模型研究

在Nagel-Schreckenberg提出的元胞自动机模型基础上，建立了考虑公交车辆和港湾式公交停靠站的多速混合车辆单车道城市交通流元胞自动机模型.通过计算机模拟，给出了随机减速概率、混合车流密度、公交车辆平均停靠时间、公交车辆占有率和港湾式公交车站间距对混合车流速度和流量的影响图.对混合车流的特性进行了分析和讨论. 关键词： 元胞自动机 港湾式公交停靠站 混合交通流模型 计算机模拟     

车辆的长度和速度对单车道混合交通流的影响

在NaSch交通流模型的基础上，建立了单车道上由两种长度不一样、可分别以不同最大速度行驶的车辆构成的混合交通流模型.在周期性边界条件下，通过计算机模拟研究了车辆的长度、最大速度和混合比例系数对混合交通流的影响. 关键词： 元胞自动机 混合交通流 计算机模拟     

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     

双向两车道混合车辆交通流的特性

在NaSch模型的基础上，制订了超车规则，建立了双向两车道混合车辆的元胞自动机交通流模型. 用计算机模拟了车道密度对称和不对称两种情况下不同参数的混合车辆交通流，得出了相应的速度、流量与密度关系的基本图. 经分析发现，双向两车道混合车辆交通状态可分为快车特性区、准慢车特性区和慢车特性区；两车道上车辆密度的不对称性对交通流有重要的影响. 关键词： 元胞自动机 交通流 混合车辆交通流     

开放性边界条件下双车道元胞自动机交通流模型耦合效应研究

在一种改进的Nagel-Schrekenberg元胞自动机交通流模型的基础上，提出一个高速公路双车 道元胞自动机模型来模拟开放性边界条件下的车流运动，并考虑两车道之间左边界开放程度 的比例系数α及车辆加减速概率p的影响.计算机数值模拟结果表明，在车流状态的演化过程 中，通过确定车道耦合系数b来控制车流量，不同的b值车流量不同，对车辆运动出现堵塞项 的相变点有影响. 关键词： 元胞自动机 交通流模型 耦合效应     

自动巡航的混合交通系统的能耗

基于自动巡航控制的元胞自动机交通流模型,研究了单车道上不同类型车辆的最大速度、混合比例、速度期望因子以及质量对混合交通系统的能耗影响.通过计算机数值模拟,得到了混合交通系统在不同参数下的能耗,同时借助于平均场理论对其进行解析.理论解析与数值模拟结果相一致. 关键词： 元胞自动机 自动巡航控制 混合交通 能耗     

考虑驾驶员特性的一维元胞自动机交通流模型

在一维元胞自动机交通流WWH模型和SDNaSch模型的基础上,建立了一种考虑驾驶员特性的元胞自动机交通流模型(Driver-SDNaSch模型).该模型将驾驶员分为激进型、保守型和中立型三类,根据其不同的驾驶特性制定了各自的演化规则,并以此对其进行状态更新;同时考虑了前车速度为0的情况,引入安全减速概率.通过计算机对Driver-SDNaSch模型进行模拟,给出了由三类驾驶员按不同比例组成的混合交通流的速度-密度图和流量-密度图,并对此类混合交通流的特性进行了分析和讨论.与NaSch模型和SDNaSch模 关键词： 交通流 元胞自动机 驾驶员特性 计算机数值模拟     

元胞自动机混合交通流模型的能耗研究

基于元胞自动机交通流NaSch模型,提出元胞自动机混合交通流能耗公式,对混合交通流的能耗进行研究,通过数值模拟研究不同最大速度、不同车长的混合交通流的能耗;研究表明不同车长、不同最大速度以及混合比对混合交通流能耗均有不同的影响. 关键词： 交通流 元胞自动机 能耗 混合交通     

过路收费站对高速公路交通的影响

基于Nagel-Schreckenberg交通流模型，建立了关于单车道电子收费和人工收费系统的元胞自动机交通流模型.通过计算机数值模拟，得到了混合付费车流在不同参数下交通流模型的基本图，并对电子收费和人工收费共存系统的交通流特性进行了分析和讨论.     

基于模糊神经网络的短时交通流预测方法研究

为满足交通控制和诱导系统的实时性需求,减少交通拥挤状况,降低交通事故突发频率,需要对短时交通流进行预测。当前的短时交通流预测方法是采用K-近邻的非参数回归对其进行预测,预测过程中没有将预测模型中关键因素对交通流的影响进行详细的说明,导致预测结果不准确,存在短时交通流预测误差较大的问题。为此,提出一种基于模糊神经网络的短时交通流预测方法。该方法首先以历史短时交通流数据样本序列为基础,将提取的关联维数作为短时交通流的混沌特征量,然后以该特征量为依据,对短时交通流数据进行聚类,使相同的短时交通流聚合类样本比不同的交通流聚合类样本更为贴近,采用高斯过程回归对短时交通流预测模型进行建设,建设过程中利用差分方法对短时交通流预测序列进行平稳化操作之后,对短时交通流预测模型进行训练,将GPR模型引入至短时交通流预测过程中,得到交通流预测方差估计值,并确定交通流预测值置信区间,由此实现短时交通流的预测。由此实现短时交通流的预测。实验结果证明,所提方法可以准确地预测交通运输系统的实时状况,为车辆行驶的最佳路线进行了有效引导,减少了自然影响方面和人为因素对短时交通流预测结果的干扰,为交通部门对交通路况的控制管理提供了依据。     

混合状态下城市快速路交通流短时预测

建立交通流短时预测状态空间模型, 研究混合状态下城市快速路交通流短时预测. 结合城市快速路自由流状态、拥挤流状态和阻塞流状态下交通流参数的时间和空间分布特性, 基于交通流守恒方程和速度动态模型, 借鉴偏微分方程组求解时空离散的思想, 建立三种状态下交通流短时预测模型; 同时考虑进出口匝道、车道数变更以及道路坡度等因素的影响, 将交通流短时预测模型转化为交通流短时预测状态空间模型, 实现混合状态下交通流短时预测. 研究表明, 该方法能够实现混合状态下道路网内的交通流短时预测, 预测精度可达90.23%. 相同条件下, 经典自回归滑动平均模型的预测精度仅为81%. 关键词： 交通流短时预测 自由流状态 拥挤流状态 阻塞流状态     

考虑意外事件对交通流影响的元胞自动机交通流模型

在NaSh模型的基础上,考虑交通事故和养护路段等意外事件对高速公路交通流的影响,建立了有意外事件影响的在车道管制下的高速公路交通流元胞自动机模型,并进行数值模拟. 研究发现:意外事件对高速公路交通流有明显影响,并且意外事件对交通流的影响在某一密度值范围内尤其明显,且意外事件堵塞点在第一车道比在第二车道对交通流的影响小;同时,在该密度值范围内,意外事件堵塞时间和堵塞路段长度越长,对交通流的影响就越大. 关键词： 元胞自动机 交通流 意外事件     

Traffic flow velocity disturbance characteristics and control strategy at the bottleneck of expressway

In the three-phase traffic flow studies, the traffic flow characteristic at the bottleneck section is a hot spot in the academic field. The controversy about the characteristics of the synchronized flow at bottleneck is also the main contradiction between the three-phase traffic flow theory and the traditional traffic flow theory. Under the framework of three-phase traffic flow theory, this paper takes the on-ramp as an example to discuss the traffic flow characteristics at the bottleneck section.In particular, this paper mainly conducts the micro-analysis to the effect of lane change under the two lane conditions, as well as the effect of the on-ramp on the main line traffic flow. It is found that when the main road flow is low, the greater the on-ramp inflow rate, the higher the average speed of the whole road section. As the probability of vehicles entering from the on-ramp increases, the flow and the average speed of the main road are gradually stabilized, and then the on-ramp inflow vehicles no longer have a significant impact on the traffic flow. In addition, this paper focuses on the velocity disturbance generated at the on-ramp, and proposes the corresponding on-ramp control strategy based on it, and the simulation verified that the control strategy can reasonably control the traffic flow by the on-ramp, which can meet the control strategy requirements to some extent.     

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     

A macro traffic flow model accounting for road capacity and reliability analysis

Based on existing traffic flow models, in this paper we develop a macro traffic flow model taking into consideration road capacity to study the impact of the road capacity on traffic flow. The numerical results show that the road capacity destroys the stability of uniform flow and produces stop-and-go traffic under a moderate density and that the road capacity enhances the traffic risk coefficient and reduces the traffic system’s reliability. In addition, the numerical results show that properly improving the road condition can enhance the road capacity, reduce the traffic risk coefficient and enhance the traffic system’s reliability.     

短时交通流复杂动力学特性分析及预测

为揭示短时交通流的内在动态特性,利用非线性方法对交通流混沌特性进行识别,为短时交通流的预测提供基础.基于混沌理论对交通流时间序列进行相空间重构,利用C-C算法计算时间延迟和嵌入维数,采用Grassberger-Procaccia算法计算吸引子关联维数,通过改进小数据量法计算最大Lyapunov指数来判别交通流时间序列的混沌特性.针对局域自适应预测方法在交通流多步预测中预测器系数无法调节的问题,提出了交通流多步自适应预测方法.通过实测数据计算,结果表明:2,4和5 min三种统计尺度的交通流时间序列均具有混沌特性;改进的小数据量法能够准确地计算出最大Lyapunov指数;构建的交通流多步自适应预测模型能够有效地预测交通流量的变化.为智能交通系统诱导和控制提供了依据.     

中小学门口道路上学期间的一个元胞自动机模型

在已有交通流道路瓶颈、交织区和混合交通流研究的基础上,建立一个中小学门口道路区段上学期间的元胞自动机模型,对上学期间的道路交通流特性进行了模拟,对驾私家车送学生上学比例、乘校车上学比例和交警现场指挥对道路交通流的影响进行实验分析.模拟结果表明减少驾车送学生上学比例、增加乘校车学生比例、辅助以交警现场指挥,可保证交通安全,从而达到抑制交通拥堵、减少车辆总通行时间提高道路实际通行能力的目的.     

具有加权顾前势的交通流模型

交通流随机行为的研究对于理解交通系统的内在演化规律具有重要作用. 基于元胞自动机模型和顾前势模型, 提出了一种考虑加权顾前势的交通流模型. 通过引入顾前势加权系数及对越靠近自身车辆的相互作用势赋予越大的权重, 使得建模过程更符合实际交通中司机根据前面车辆和环境情况进行随机决策的过程. 通过数值模拟, 再现了丰富的高密度交通行为. 仿真结果表明, 加权系数在高密度情况下作用明显, 更有利于在保持较高交通密度的同时, 具有较高的交通流量和道路通行能力. 关键词： 交通流 顾前势 随机模型 加权     

交叉口混合交通流元胞自动机模型及仿真研究

本文以右转机动车和直行自行车为对象研究交叉口混合交通流特性.基于交叉口机非干扰特性,将机动车元胞模型和自行车元胞模型进行了耦合,建立了考虑自行车穿越机动车延时、机动车穿越自行车间隙和冲突区占据处置等规则的交叉口混合交通流元胞自动机模型(NS-BCA).对右转机动车与直行自行车混合交通流进行了仿真,从流量-车辆到达率关系、交通流相位相变、交通流相位-到达率-混合交通流状态等方面研究了交叉口混合交通流的机非干扰机理.