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1.
3.
短时交通流预测是实现交通流诱导的关键技术之一.针对目前短时交通混沌预测模型预测结果差异较大的问题,归纳了4种基于混沌理论的短时交通流预测模型:RBF神经网络模型、最大Lyapunov指数模型、局域线性模型和Volterra滤波器自适应预测模型,并对这4种预测模型进行了比较研究.应用4种预测模型对几个典型的非线性系统进行预测,验证了算法的准确性.然后用这4种预测模型对微观实测交通流的时间序列进行实证分析.仿真结果表明,4种预测模型对典型混沌时间序列具有很好的预测效果;而对实测交通流预测,其预测精度和稳定性较差,但可以满足实时交通流预测的需要. 相似文献
4.
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 相似文献
5.
应用去趋势波动分析法研究交通流时间序列的复杂性,探讨了混合交通流时间序列演变行为的标度指数.根据标度指数的变化特征,进而揭示交通流时间序列所具有的长程相关性和短程相关性.通过分析发现,存在一密度ρ,当ρ1<ρ<ρ2时,交通流时间序列具有长程相关性;而当ρ<ρ1或ρ>ρ2时,交通流时间序列具有短程相关性,即密度的变化影响着标度指数的变化.另外分析了在不同慢车比率条件下时间序列的标度指数,发现慢车比率的变化
关键词:
混合交通流
去趋势波动分析
时间序列
长程相关 相似文献
6.
刘灿齐 《数学的实践与认识》1999,29(3):47-51
一个更新过程的两个随机变量的分布:间隔分布、计数分布是1—1对应的,但由间隔分布求对应的计数分布的问题尚未很好地解决。在道路断面观测交通流可得到一更新过程,车头时距和车辆到达分别是其间隔和计数。时距分布容易观测得到,而到达分布的观测却较难。因此上述数学问题的解决对交通流理论是非常有意义的,本文将研究之。 相似文献
7.
8.
A traveling wave solution to the Aw-Rascle traffic flow model that includes the relaxation and diffusion terms is investigated. The model can be approximated by the well-known Kortweg-de Vries (KdV) equation. A numerical simulation is conducted by the first-order accurate Lax-Friedrichs scheme, which is known for its ability to capture the entropy solution to hyperbolic conservation laws. Periodic boundary conditions are applied to simulate a lengthy propagation, where the profile of the derived KdV solution is taken as the initial condition to observe the change of the profile. The simulation shows good agreement between the approximated KdV solution and the numerical solution. 相似文献
9.
城市快速路交通流速密关系模型优化研究 总被引:3,自引:2,他引:1
从实测得到的210920中国城市快速路“车速-车头间距”数据中, 选取包含26773条数据的3个样本作为不同类型交通流的代表, 对多个交通流“速-密关系”模型 进行参数优化和拟合优度比较研究, 给出优化模型参数的定性和定量规律. 修正形式的 Kerner-Konhauser平衡函数和Payne平衡函数通过参数优化, 分别在畅通和拥挤条件下具有 优度相对最高的拟合结果, Greenshields模型(等价地, m=3时的一维管流模型)则对介于 两种条件之间的实测数据具有优度相对最高的拟合结果. 相似文献
10.
针对传统车辆和协同自适应巡航控制(cooperative adaptive cruise control,CACC)车辆构成的异质交通流,研究其稳定性与基本图模型.应用实车测试验证的CACC模型和智能驾驶员模型(intelligent driver model)分别作为CACC车辆和传统车辆的跟驰模型,建立异质流稳定性解析框架,研究不同平衡态速度、不同CACC车辆比例时的异质流稳定性.推导异质流基本图模型,并进行数值仿真实验.研究结果表明,在传统车辆稳定的速度范围,异质流处于稳定状态.在传统车辆不稳定的速度范围,CACC车辆比例增加以及平衡态速度远离9.6—18.6 m/s速度范围,均能够改善异质流的不稳定性.通行能力随着CACC车辆比例的增加而提高.此外,CACC模型的期望车间时距越大,异质流稳定域越大,但通行能力降低.因此,恒定车间时距CACC控制策略下的期望车间时距取值应权衡异质流稳定域和通行能力两个方面的影响. 相似文献