【摘要】：隨著城市的交通問(wèn)題的日趨嚴(yán)重,交通問(wèn)題成為制約城市發(fā)展的重要因素之一。清楚認(rèn)識(shí)交通問(wèn)題產(chǎn)生的原因、充分了解交通流傳播的機(jī)理和規(guī)律、詳細(xì)制定針對(duì)交通擁堵的措施是解決城市交通擁堵問(wèn)題的有效途徑。本文以交通流中觀模型為研究?jī)?nèi)容基礎(chǔ),以元胞傳輸模型作為關(guān)鍵技術(shù),建立了集成以Wiedemann跟馳行為的交通流中觀模型,消除了Prigogine-Herman模型中存在車(chē)輛混亂的假設(shè),主要取得了以下兩個(gè)成果。1、以Wiedemann模型引導(dǎo)元胞中的車(chē)輛之間的相互作用,基于集成wiedemann跟馳行為的交通流中觀模型能夠動(dòng)態(tài)的輸出路段各個(gè)元胞中交通流特性,輸出可以描述、評(píng)價(jià)路段交通流的的數(shù)據(jù)。該模型的優(yōu)點(diǎn)在于集成了wiedemann跟馳行為,模型通過(guò)固定的時(shí)間步長(zhǎng)進(jìn)行更新迭代,以元胞傳輸模型作為運(yùn)行指標(biāo),通過(guò)該模型能夠動(dòng)態(tài)的描述路段上的交通流狀況,并且能夠詳細(xì)的記錄路段上的交通流的變化狀況。2、通過(guò)元胞傳輸機(jī)制跟蹤元胞內(nèi)的車(chē)輛數(shù),通過(guò)Wiedemann跟車(chē)模型計(jì)算交通流的速度概率分布。首先計(jì)算元胞內(nèi)車(chē)輛車(chē)頭間距?,然后根據(jù)Wiedemann閾值曲線判斷車(chē)輛所處的跟馳行駛區(qū)域。依據(jù)斷面的行為選擇概率,根據(jù)相應(yīng)的駕駛行為計(jì)算速度分布的變化。最后采用路側(cè)激光檢測(cè)器對(duì)長(zhǎng)沙市南二環(huán)的交通數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,對(duì)Wiedemann,駕駛行為閾值曲線進(jìn)行參數(shù)標(biāo)定,并對(duì)長(zhǎng)沙市東二環(huán)行人過(guò)街導(dǎo)致交通流狀況變化過(guò)程進(jìn)行計(jì)算。
[Abstract]:With the increasingly serious traffic problems in cities, traffic problems have become one of the most important factors restricting the development of cities. It is an effective way to solve urban traffic congestion problem to understand clearly the causes of traffic problems, fully understand the mechanism and law of traffic flow propagation, and make detailed measures to solve traffic congestion problems. Based on the mesoscopic model of traffic flow and the cellular transmission model as the key technology, a mesoscopic model of traffic flow integrated with the behavior of Wiedemann car-following is established in this paper, which eliminates the assumption of vehicle chaos in the Prigogine-Herman model. The main achievements are as follows: 1. The Wiedemann model is used to guide the interaction between the vehicles in the cell. The mesoscopic model of traffic flow based on the integrated wiedemann car-following behavior can dynamically output the traffic flow characteristics of each cell in each section of the road, and the output can be described. Data for evaluating road traffic flow. The advantage of the model lies in the integration of wiedemann car-following behavior. The model is updated and iterated by a fixed time step, and the cellular transmission model is used as the running index. Through the model, the traffic flow on the road can be described dynamically. It can record the change of traffic flow in detail, track the number of vehicles in the cell through the cellular transmission mechanism, and calculate the probability distribution of the speed of the traffic flow through the Wiedemann model. First, the distance between the vehicle heads in the cell is calculated, and then the car-following region of the vehicle is determined according to the Wiedemann threshold curve. According to the behavior selection probability of the section, the change of speed distribution is calculated according to the corresponding driving behavior. Finally, the road side laser detector is used to collect the traffic data of the second Ring Road in Changsha City, and the Wiedemann, driving threshold curve is calibrated, and the change process of traffic flow caused by pedestrians crossing the East second Ring Ring in Changsha City is calculated.
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)沙理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：U491

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本文編號(hào)：2203066