基于三相交通流理論的元胞自動機模型研究
發(fā)布時間:2020-04-29 03:16
【摘要】:在早期對交通流理論的研究中,大多數(shù)模型都是基于基本圖法體系所建立的。根據(jù)建模方法的不同,主要可以將基于基本圖法的交通模型分為:宏觀模型、中觀模型和微觀模型三類。這些模型成功模擬出了實際交通中的一些現(xiàn)象,例如交通波的傳遞、車輛的啟,F(xiàn)象等等。但是,隨著研究的深入,發(fā)現(xiàn)一些實測得到的交通參數(shù)數(shù)據(jù)和交通流狀態(tài)與傳統(tǒng)的基本圖法出現(xiàn)了出入和矛盾。當?shù)缆访芏容^大時,流量密度數(shù)據(jù)是分布在二位區(qū)域內(nèi)的,而不是一一對應(yīng)的關(guān)系。在傳統(tǒng)的基本圖方法中,流量為平均速度與密度的乘積,通過這種函數(shù)關(guān)系得到的流量密度曲線為流量密度基本圖。因此,傳統(tǒng)的基本圖法已經(jīng)不能解釋交通流在車輛運行時產(chǎn)生的一些情況。為了能夠更好地模擬交通流運行時的狀況,考慮到基本圖方法的局限性,Kerner提出了三相交通流理論。針對該理論本文著重分析了三相交通流理論中的相變及相變形成的原因,并利用實測數(shù)據(jù)重新還原了對該理論中的三個相及對應(yīng)的相變,揭示了交通瓶頸是引起交通崩潰的微觀特征。在實際交通中,發(fā)現(xiàn)前車引起的速度干擾可以在瓶頸上游進行傳播。然而,交通崩潰并不是只發(fā)生在瓶頸處,它也會由于速度下降產(chǎn)生干擾而發(fā)生。為了能夠進一步分析瓶頸處產(chǎn)生的速度擾動對交通流的影響,本文通過對駕駛員行為傾向的分析,在原有的KKW模型基礎(chǔ)上提出了改進的元胞自動機模型,新模型考慮了經(jīng)典模型中的速度適應(yīng)步長用以反映車輛之間的相互影響和作用。在車速自適應(yīng)過程中根據(jù)車輛之間的距離,通過對車輛的最大速度和加速度進行細化,以反映不同駕駛習(xí)慣的駕駛員在不同的車輛距離下的響應(yīng),同時利用MATLAB軟件對模型進行了模擬仿真。
【圖文】:
研究思路
2.1.1 交通實測交通流理論主要是通過對車輛和行人特性的研究,通過數(shù)學(xué)或者物理的方法對車輛和行人運行時的一般特性建立模型。因此,如何觀測到有效的實際數(shù)據(jù)成為了研究交通流理論的重中之重。建立的交通流模型通常要與真實交通流數(shù)據(jù)對比,驗證其模型的合理性。其中,非平衡相變和各種非線性現(xiàn)象都是通過實際觀測得到的,這為以后研究交通流理論建模時打下了堅實的基礎(chǔ)[33]。當前,航拍是實際觀測交通流最佳的方式,利用飛行器俯視對整條道路的覆蓋,可以觀測到任意車輛的行駛軌跡,,并得到了車輛運行的宏觀性質(zhì)[34]。當然,航拍由于成本較高,通常情況下并不采用這種方法。實際中,利用視頻檢測器和預(yù)埋在地下的線圈對車輛運行參數(shù)是現(xiàn)在較為普通的方法。這種方法實施起來簡單易行,設(shè)備成本不高,已經(jīng)成為對交通流實際測量的主要手段[35]。
【學(xué)位授予單位】:吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:U491.112
本文編號:2644166
【圖文】:
研究思路
2.1.1 交通實測交通流理論主要是通過對車輛和行人特性的研究,通過數(shù)學(xué)或者物理的方法對車輛和行人運行時的一般特性建立模型。因此,如何觀測到有效的實際數(shù)據(jù)成為了研究交通流理論的重中之重。建立的交通流模型通常要與真實交通流數(shù)據(jù)對比,驗證其模型的合理性。其中,非平衡相變和各種非線性現(xiàn)象都是通過實際觀測得到的,這為以后研究交通流理論建模時打下了堅實的基礎(chǔ)[33]。當前,航拍是實際觀測交通流最佳的方式,利用飛行器俯視對整條道路的覆蓋,可以觀測到任意車輛的行駛軌跡,,并得到了車輛運行的宏觀性質(zhì)[34]。當然,航拍由于成本較高,通常情況下并不采用這種方法。實際中,利用視頻檢測器和預(yù)埋在地下的線圈對車輛運行參數(shù)是現(xiàn)在較為普通的方法。這種方法實施起來簡單易行,設(shè)備成本不高,已經(jīng)成為對交通流實際測量的主要手段[35]。
【學(xué)位授予單位】:吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:U491.112
【參考文獻】
相關(guān)期刊論文 前3條
1 曹成孝;;基于浮動車的城市道路交通異常事件檢測的研究[J];科技風(fēng);2013年13期
2 王俊驊;趙新勇;叢浩哲;;高速公路網(wǎng)突發(fā)交通事件時空影響預(yù)測模型[J];交通信息與安全;2013年01期
3 ;A new dynamics model for traffic flow[J];Chinese Science Bulletin;2001年04期
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1 李琦;基于多源數(shù)據(jù)的交通狀態(tài)監(jiān)測與預(yù)測方法研究[D];吉林大學(xué);2013年
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1 丁蕾;面向城市交通控制的短時交通流預(yù)測方法研究[D];大連理工大學(xué);2009年
本文編號:2644166
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