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考慮多車期望效應(yīng)的交通流建模及交通流復(fù)雜特性研究

發(fā)布時間:2020-12-11 08:59
  近年來,交通擁堵等問題已經(jīng)成為當(dāng)前社會急需解決的矛盾,交通擁堵的產(chǎn)生既增加能源消耗量,又會造成嚴(yán)重的環(huán)境污染,已逐漸成為制約我國城市社會經(jīng)濟(jì)、生態(tài)環(huán)境等發(fā)展的重要因素。因此,加快推進(jìn)交通流理論研究,對提升道路交通服務(wù)水平以及解決交通擁堵等問題具有重要的理論及現(xiàn)實意義。本文在MCD模型的基礎(chǔ)上,針對駕駛員的期望效應(yīng)(預(yù)估計效應(yīng)和動態(tài)信息反饋)進(jìn)行分析,建立了相應(yīng)的改進(jìn)剎車燈模型,進(jìn)行了相應(yīng)的仿真分析,其不僅具有一定的理論意義,而且具有一定的實際應(yīng)用價值。本文的主要工作如下:(1)在MCD模型的基礎(chǔ)上,考慮剎車燈預(yù)估計效應(yīng)對車輛加、減速及隨機(jī)慢化的影響,建立了考慮剎車燈預(yù)估計效應(yīng)的改進(jìn)模型,并進(jìn)行仿真模擬。該模型改進(jìn)了MCD模型的加、減速以及隨機(jī)慢化規(guī)則,使車輛之間的作用規(guī)則更加符合實際駕駛行為。仿真模擬得到的基本圖、時空圖以及流量中斷效應(yīng)圖表明,其結(jié)果與交通實測結(jié)果相吻合,與三相流理論相吻合。(2)基于改進(jìn)的剎車燈元胞自動機(jī)模型,運用平均速度反饋策略對預(yù)估計剎車燈模型進(jìn)行改進(jìn),使模型具備速度反饋效應(yīng),并進(jìn)行仿真模擬。仿真結(jié)果表明改進(jìn)模型的模擬結(jié)果與三相流理論相吻合,通過對比車輛軌跡及速度... 

【文章來源】:蘭州交通大學(xué)甘肅省

【文章頁數(shù)】:56 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

考慮多車期望效應(yīng)的交通流建模及交通流復(fù)雜特性研究


論文技術(shù)路線圖

多車道,單車道,三相流


圖 2.1 三相流理論下的多車道(a)、單車道(b) 流—密關(guān)系[52]詳細(xì)全面地闡述該基本假設(shè),Kerner 在論文中給出了該假設(shè)的理論1 中(a)為多車道的流-密圖,(b)為單車道的流-密圖。 Kerner 等人實測得到的德國高速公路密度流量關(guān)系圖,由圖 2.2

數(shù)據(jù)分布,密度流,高速公路,數(shù)據(jù)調(diào)查


Kerner 等人實測得到的德國高速公路密度流量關(guān)系因為,這個細(xì)微的車輛內(nèi)部擾動破壞了同步密二維平面上數(shù)據(jù)出現(xiàn)了隨機(jī)分布的特點,因此,Kerner 提出這個基本假設(shè)就是為了將同時也是為同步流的進(jìn)一步研究提供理論基礎(chǔ)高速公路實測的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析,得到了個經(jīng)驗統(tǒng)計結(jié)果中一些復(fù)雜的數(shù)據(jù)分布點卻不測等科學(xué)的數(shù)據(jù)調(diào)查方法,對其進(jìn)行統(tǒng)計分析密圖,并對深挖數(shù)據(jù)內(nèi)部的交通流特性,有重交通實測數(shù)據(jù)分析從而證實了交通流的以下密度(自由流)時,車輛之間的相互影響幾乎可密度之間存在著較強(qiáng)的線性關(guān)系,并且流量

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]Traffic flow velocity disturbance characteristics and control strategy at the bottleneck of expressway[J]. 曾俊偉,錢勇生,魏谞婷,馮驍.  Chinese Physics B. 2018(12)
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[3]基于多重分形去趨勢波動分析法的交通流多重分形無標(biāo)度區(qū)間自動識別方法[J]. 熊杰,陳紹寬,韋偉,劉爽,關(guān)偉.  物理學(xué)報. 2014(20)
[4]快速路交通流時間序列分形維數(shù)研究[J]. 裴玉龍,李洪萍.  公路交通科技. 2006(02)
[5]基于R/S分析研究交通流的長程相關(guān)性[J]. 賀國光,馮蔚東.  系統(tǒng)工程學(xué)報. 2004(02)
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碩士論文
[1]基于三相流理論的交通流復(fù)雜動態(tài)特性的微觀模式研究[D]. 趙博涵.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2009



本文編號:2910248

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