發(fā)布時(shí)間：2018-04-14 05:16

  本文選題：交通工程 + 車(chē)頭時(shí)距��； 參考：《公路交通科技》2014年05期

【摘要】：采用30組高速公路實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),對(duì)常見(jiàn)的車(chē)頭時(shí)距分布函數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證。為明確其適用性,分析了分布函數(shù)的特征,并提出選擇策略。研究結(jié)果表明負(fù)指數(shù)分布能較好地反映車(chē)輛到達(dá)的隨機(jī)性,且較為簡(jiǎn)單,當(dāng)車(chē)道交通量小于250 veh/h時(shí)優(yōu)先選用。移位負(fù)指數(shù)分布通過(guò)最小車(chē)頭時(shí)距的合理取值減小了擬合誤差,而愛(ài)爾朗分布的階數(shù)必須取整數(shù),擴(kuò)大了誤差,當(dāng)交通量位于250~750 veh/h時(shí),應(yīng)優(yōu)先選用前者。M3分布主要用于擬合交通量大于750 veh/h且車(chē)隊(duì)現(xiàn)象比較明顯的交通流,根據(jù)線(xiàn)性回歸得到的自由車(chē)比例α與交通量的函數(shù)關(guān)系,規(guī)定α應(yīng)小于0.9。改進(jìn)的M3分布適用性很廣,但參數(shù)取值比較困難,可作為其他分布函數(shù)的有益補(bǔ)充。
[Abstract]:Thirty groups of highway data were used to verify the common time-distance distribution function.In order to clarify its applicability, the characteristics of distribution function are analyzed and the selection strategy is put forward.The results show that the negative exponential distribution can well reflect the randomness of vehicle arrival, and is relatively simple. When the traffic volume is less than 250 veh/h, it is preferred.The shift negative exponential distribution reduces the fitting error by the reasonable value of the minimum headspace, while the order of the Allan distribution must be integer to enlarge the error. When the traffic volume is at 250 ~ 750 veh/h,The former. M3 distribution should be used to fit the traffic flow which the traffic volume is more than 750 veh/h and the phenomenon of the motorcade is obvious. According to the function relation between the free car ratio 偽 and the traffic volume obtained by linear regression, it is stipulated that 偽 should be less than 0.9.The modified M3 distribution is widely applicable, but it is difficult to select the parameters, which can be used as a useful supplement to other distribution functions.
【作者單位】： 東南大學(xué)交通學(xué)院;華中科技大學(xué)土木工程與力學(xué)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51208222) 江蘇省交通科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目(2011-Y-30)
【分類(lèi)號(hào)】：U491.1

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1747868