交通流中,車輛之間固有屬性的差異和駕駛者駕駛習慣的差異是導致交通流運行效率降低的重要原因,甚至會產(chǎn)生馬鞍效應和交通沖擊波。為了解決這種現(xiàn)象,研究者們提出了大量的交通流模型和駕駛行為模型,這些模型都采用自上而下的建模方法,做了較多的假設且并忽略了個體的差異性,使理論偏離實際,不能真實的模擬交通流的運行狀態(tài)。本文采用自下而上基于代理的建模方法,構建了異構人車單元行為模型。本文首先建立了交通流異構因子樹,并參照決策樹分裂方法對異構因子樹降維,在此基礎上給出了交通流異構性的完整定義。為了構建完整的交通流模型,本文首先建立了駕駛者自學習模型和情感強度模型,并在此基礎上建立了五種駕駛者行為模型。最后,本文具體的給出了代理的定義和代理之間的交互規(guī)則,在此基礎上基于Netlogo進行計算實驗,通過不斷改變參數(shù)的數(shù)量與大小,觀察交通流異構性對交通通行效率的影響。本文共設計了四組實驗,分別是:交通流異構性對交通流運行狀態(tài)的影響實驗、車流密度對交通流運行狀態(tài)影響實驗、自學習系統(tǒng)驗證實驗和駕駛者情感強度影響實驗。實驗結果表明,當交通流異構性從0.26到0.33再到0.49時,交通流通行效率呈現(xiàn)非線性降低;當交... 

【文章來源】：南京郵電大學江蘇省

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

研究點1的研究思路

圖 1.3 人車單元行為模型構建思路于駕駛者的駕駛習慣會隨著駕駛時間的增加而改變，因此可以將這個過程抽象過程，通過加入自學習模塊，可以完善人車單元行為模型，從而得到更具有現(xiàn)單元行為模型。了驗證這種人車單元行為模型的正確性，本文會進行下列實驗：通過改變交通而改變?nèi)塑噯卧男袨槟Ｊ�，繼而呈現(xiàn)出新的交通流運行狀態(tài)，通過將此運行景對比，便可以確定本文構建的人車單元行為模型的正確性。如果實驗結果與，則可以認為該模型正確；相反，如果實驗結論與現(xiàn)實場景不匹配，則需要進型，直至出現(xiàn)與現(xiàn)實場景相匹配的人車單元行為模型。3）特定環(huán)境下具體交通流運行模式研究思路：

圖 1.4 特定運行狀態(tài)的研究思路特定運行狀態(tài)的研究思路，構建合理的人車單元行為模型之后，的實驗，在眾多的實驗結果中，可能存在某些非常典型的交通流效應。而這類典型的交通流運行狀態(tài)具有非常大的研究價值，通行研究，往往會得到極具意義的研究結論，不斷的改變實驗中的察實驗結論，從而得到產(chǎn)生該運行狀態(tài)的內(nèi)在機理或者應對方案體創(chuàng)新點如下：于代理的微觀交通流模型流模型主要是基于宏觀和中觀層面上的建模，模型的靈活性和描交通流的具體細節(jié)和動態(tài)特性。本文以人車單元為代理，構建了的行為模型，從而構建完善的人車單元行為模型。于模糊邏輯的人車單元行為模型

【參考文獻】：
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本文編號：3258154