本文關(guān)鍵詞： 交通流 跟馳模型 線性穩(wěn)定性分析 數(shù)值仿真 參數(shù)標(biāo)定　出處：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為提高交通流的穩(wěn)定性,在考慮后視效應(yīng)和速度差信息(Backward Looking and Velocity Difference,BLVD)模型的基礎(chǔ)上,綜合考慮后視和最優(yōu)速度記憶效應(yīng),提出了一個(gè)擴(kuò)展的跟馳模型。采用線性穩(wěn)定性分析,推導(dǎo)出該模型的交通流穩(wěn)定判據(jù),發(fā)現(xiàn)在模型中引入后視和最優(yōu)速度記憶效應(yīng)的共同作用后,交通流的穩(wěn)定區(qū)域有明顯增大。通過(guò)數(shù)值仿真驗(yàn)證了理論分析,仿真結(jié)果表明:在初始擾動(dòng)相同的條件下,與BLVD模型相比,新提出的擴(kuò)展模型具有更好的交通流致穩(wěn)性能。最后,使用NGSIM數(shù)據(jù)對(duì)所提出的跟馳模型進(jìn)行參數(shù)標(biāo)定和評(píng)價(jià),證明其能更準(zhǔn)確地刻畫車流演變規(guī)律。
[Abstract]:In order to enhance the stability of traffic flow, considering the visual effect and the velocity difference information (Backward Looking and Velocity Difference, BLVD) based on the model, considering the optimal speed and visual memory effect, propose an extension of the following model. The linear stability analysis of the traffic flow, the stability criterion of the model is derived. Find the common effect into the visual and the optimal speed memory effect in the model, stable regional traffic flow has increased significantly. The numerical simulation results verify the theoretical analysis and simulation results show that: in the condition of the same initial perturbations, compared with the BLVD model, the traffic flow to achieve the stable performance expansion of the proposed new model has better. Finally, the following model parameter calibration and evaluation using NGSIM data and prove that it can more accurately describe traffic flow evolution.

【作者單位】： 長(zhǎng)安大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61603058) 陜西省青年科技新星項(xiàng)目(No.2015KJXX-24)
【分類號(hào)】：U491

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本文編號(hào)：1497122