交通流模型基于特征投影分解技术的外推降维有限差分格式

利用特征正交分解(proper orthogonal decomposition,简记为POD)技术研究交通流的Aw-Rascle-Zhang(ARZ)模型. 建立一种基于 POD方法维数较低的外推降维有限差分格式, 并用数值例子检验数值计算结果与理论结果相吻合, 进一步表明基于POD方法的外推降维有限差分格式对于求解交通流方程数值解是可行和有效的.     

基于元胞自动机的行人和机动车相互干扰机理研究

在行人流量大的人行横道处,机动车和行人之间存在较为严重的干扰.通过引入行人和机动车的冲突干扰规则, 构建了能够刻画人行横道处机动车和行人相互干扰行为的元胞自动机模型.通过数值模拟研究了行人到达率、机动车到达率、 行人冒险穿越机动车道的阈值以及行人对机动车敏感系数等因素对机动车和行人流量的影响. 模拟结果显示,所提出的模型很好地反映了行人与机动车之间的干扰特性;随着行人冒险穿越机动车道的阈值的增加, 机动车流量增大,行人流量减小;随着行人对机动车敏感系数的增加,行人避让概率减小,机动车流量减小,行人流量增大. 所得结果对混合交通的控制和管理具有一定的指导意义.     

网络交通流动态演化的混沌现象及其控制

本文以含2条平行路径的交通网络为例, 探讨了网络交通流逐日动态演化问题. 首先, 建立了动态系统模型来刻画网络交通流的演化过程, 动态系统模型的不动点就是随机用户平衡解, 证明了平衡解存在且唯一. 然后, 根据非线性动力学理论, 推导出了网络交通流演化的稳定性条件. 其次, 通过数值实验, 分析了网络交通流的演化特征, 发现了在一定条件下流量的周期振荡和混沌现象. 最后, 以OD需求为控制变量推导出了网络交通流混沌控制的方法.     

A cellular automata traffic flow modeling of desired speed variability

The satisfaction rate of desired velocity in the case of a mixture of fast and slow vehicles is studied by using a cellular automaton method. It is found that at low density the satisfaction rate depends on the maximal velocity. However, the behavior of the satisfaction rate as a function of the coefficient of variance is independent of the maximal velocity. This is in good agreement with empirical results obtained by Lipshtat [Phys. Rev. E 79 066110 (2009)]. Furthermore, our numerical result demonstrates that at low density the satisfaction rate takes higher values, whereas the coefficient of variance is close to zero. The coefficient of variance increases with increasing density, while the satisfaction rate decreases to zero. Moreover, we have also shown that, at low density the coefficient variance depends strongly on the probability of overtaking.     

恶劣天气环境下的交通流数值模拟

基于NaSch模型提出了一个改进的元胞自动机交通流模型, 旨在反映雨雪天气时道路湿滑能见度差的情况下司机驾驶车辆更加谨慎的特点. 考虑谨慎司机的不同比例, 通过数值模拟得到了一组基本图, 发现含有不同比例的谨慎司机对交通流产生不同程度的影响. 并通过车辆的时空演化图, 从微观的角度对恶劣天气时交通流的非线性特性进行了细致的分析, 揭示了在雨雪等恶劣环境下更容易出现交通拥堵的机理, 与实际交通特征相吻合. 因此模型能够部分地反映恶劣天气时交通流的微观特性, 同时也证明了司机的驾驶行为对交通拥堵的形成确实具有重要的影响.     

非港湾式公交车站站点设置的研究

研究了在同一路段上非港湾式公交车站站点的分散式和集中式设置对道路 交通的影响. 在元胞自动机交通流NaSch模型上, 提出了考虑公交车站站点分散式和集中式 设置的双车道元胞自动机交通流模型, 通过计算机模拟和理论分析, 结果表明: 在开放边界条件下, 分散式公交车站点与集中式公交车站点相比, 影响道路交通通行能力作用显著的减小; 公交车站点之间的间隔、站台的长度、公交车停靠时间以及车流中公交车的比例对交通 流量有显著的影响.     

基于元胞自动机模型的C型交织区交通流特性

根据C型双侧交织区的车辆换道特征建立相应的换道规则,采用多车道元胞自动机模型研究交织区系统的交通流特性. 通过数值模拟得到了不同交织区长度下的相图,表明当主路和匝道交通流均为自由流时,交织区长度对系统影响不大,但当主路或匝道拥挤时,交织区长度的增加可以明显改善入口匝道的交通流状况. 进一步讨论了主路畅通而交织流量较大情形下主路上的车辆密度、速度和换道频率分布,发现换道集中在合流区和分流区附近,并造成相应路段上的局部拥堵.      

公交车停靠诱发交通瓶颈的元胞自动机模拟

利用双车道元胞自动机模型,研究公交车停靠对道路混合交通流的影响.针对港湾式和非港湾式两种不同公交车站设置,在开放边界下模拟了公交车停靠所产生的交通瓶颈问题,给出了车辆入流概率-公交车比例相平面上的相图,区分了自由流相和拥挤相,研究了相图各区中公交车站附近的平均密度和速度分布图,比较了两种公交车站情况下的道路交通流的动力学特征.研究发现,当公交车比例较小时,与非港湾式车站相比,港湾式车站可以显著改善车站处的交通状况. 关键词： 元胞自动机 混合交通流 交通瓶颈 公交车站     

基于改进的时空图卷积网络的交通流预测模型研究

智能交通系统(ITS)作为协调城市交通的核心正快速发展,而交通流量预测是智能交通系统的重要组成部分,被视为成功部署ITS的关键因素.由于交通网络的复杂空间拓扑结构,使交通流量表现出高阶非线性及动态时空复杂性.为更好地对交通网格数据进行预测,文章提出了一种新的时空网络模型DCSTGCN,具备以下特点:1)将切比雪夫多项式(Ch)应用于图卷积神经网络,结合自扩散卷积将传统的固定式交通拓扑结构进行转换,使其更具有随机性、动态性;2)加入空间Transformer模型,在考虑数据异质性问题的同时,利用多头自注意力机制考虑节点、本地邻居节点以及非本地节点的多属性问题,从高维的子空间进行考虑节点之间的隐藏特征信息;3)将时间Transformer与1×1的二维卷积神经网络(Conv2d)相结合,对交通流时间序列信息进行多重权重分配获取重要的时间特征,利用Conv2d网络进行预测输出.通过试验验证,表明该方法模型优于多种对比基线模型.     

交通流双车跟驰模型与数值仿真

基于全速度差(FVD)模型,考虑双前车信息的影响,提出了交通流双车跟驰模型.通过线性稳定性分析,得到了改进模型的稳定性条件. 与FVD模型对比研究表明,改进模型的稳定区域有明显增加.数值模拟结果表明,改进模型通过调节次近邻前车信息,可以避免FVD模型中因为反应系数较小时出现负速度的缺陷.同时也表明次近邻前车对交通流存在不可忽视的影响. 关键词： 交通流 双车跟驰模型 模拟