本文關(guān)鍵詞：基于交通流實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的加速度研究　出處：《力學(xué)學(xué)報(bào)》2015年02期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：采用6個(gè)不同密度下的交通流樣本,從視頻中提取大量跟馳車對(duì)的車頭間距、車速、加速度和速度差數(shù)據(jù).統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn),加速度值域關(guān)于0點(diǎn)具有對(duì)稱性;不同密度下加速度分布具有不同特征;車頭間距、車速和速度差對(duì)加速度的影響程度隨密度不同而不同.利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)GM模型和Bando模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,據(jù)此提出一種GM模型的簡(jiǎn)化形式和一種改進(jìn)的Bando模型,兩者擬合該文實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的平均誤差都在6%以下.
[Abstract]:Using 6 different densities of traffic flow samples, extracted from a large number of following headway, the car speed from the video, acceleration and velocity difference data. Statistical analysis shows that the acceleration range on the 0 point symmetry; acceleration under different density distributions with different characteristics; the car head distance, speed and speed difference influence the acceleration with density are different. To optimize the parameters of GM model and Bando model using the measured data, proposes a simplified form of the GM model and an improved Bando model, the measured data both the average fitting error is below 6%.

【作者單位】： 復(fù)旦大學(xué)力學(xué)與工程科學(xué)系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(11002035,10772050,11372147)~~
【分類號(hào)】：U491.112;O313
【正文快照】： 引言在交通流模型研究的早期,主要研究對(duì)象是速度、流量(或者車頭時(shí)距)、密度(或者車頭間距)以及它們之間的關(guān)系[1-3].此后,隨著研究的深入,人們開始逐漸關(guān)注車流加速度,其模型則可以粗略地分為微觀和宏觀兩大類.首先發(fā)展起來(lái)的是微觀車輛跟馳(car following,CF)模型,這一概念

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本文編號(hào)：1433259