基于跟驰模型的雾天安全限速研究

为准确描述雾天交通流特性,挖掘交通流速度以及交通状态的关系,本文通过对不同气质的驾驶人在不同能见度下的驾驶行为进行问卷调查,分析雾天驾驶人的驾驶心理特性,在NaSch模型中引入加速概率,改变以往加速过程中的贪婪机制,构建考虑雾天驾驶心理的道路交通流模型。通过数值模拟,得到不同能见度水平下车流密度、车头间距、速度以及排队长度的变化趋势,并利用主成分分析法构建交通运行水平模型,为高速公路雾天不同能见度下选择合适的限速值和行车间距建议值提供辅助决策。     

基于跟驰模型的雾天安全限速模拟研究

为准确描述雾天交通流特性,挖掘交通流速度以及交通状态的关系,通过对不同气质的驾驶人在不同能见度下的驾驶行为进行问卷调查,分析雾天驾驶人的驾驶心理特性,在Na Sch模型中引入加速概率,改变以往加速过程中的贪婪机制,构建考虑雾天驾驶心理的道路交通流模型。通过数值模拟,得到不同能见度水平下车流密度、车头间距、速度以及排队长度的变化趋势,并利用主成分分析法构建交通运行水平模型,为高速公路雾天不同能见度下选择合适的限速值和行车间距建议值提供辅助决策。     

适用于山地城市的Logistics速度-密度模型

为了计算山地城市不同立交基本段的通行能力,明确交通速度-密度的量化关系,根据Logistics模型的数学描述与连续交通流的一般规律,推导了不同交通流参数间的关系,建立了基于Logistics的速度-密度关系模型,并根据重庆市不同立交基本段与交通环境下采集的连续交通流数据,对模型进行了验证与分析.结果表明:在山地城市的复杂道路环境下,本文模型对实际交通流数据拟合精度较高,且标定的参数基本合理;本文模型的表达式简单,且主要标定参数的物理意义相对明确;针对自由流状态的道路,模型仍可标定相对合理的参数;山地城市道路的最佳交通密度明显高于《道路通行能力手册》(High-way Capacity Manual)的建议值,均值为38.55 pcu/(km·ln).据上述建模结果可知,基于Logistics建立的模型能准确地描述山地城市的速度-密度关系,对于今后交通流研究而言,具有良好的借鉴意义.     

混合交通中自行车密度-速度关系

为研究中国城市混合交通流中自行车交通流特性,建立了混合交通基本路段的自行车密度-速度关系模型。采用视频拍摄、轨迹捕捉和坐标转换的技术方法获取混合交通基本路段上的运动车辆的轨迹数据。通过对轨迹数据的数据挖掘和回归分析,建立了混合交通条件下的自行车密度-速度关系模型。讨论的模型的适用性条件为:非拥挤情况下的稳定自行车流。自行车密度-速度关系的主要特点是随着自行车密度的增加,车速有上升趋势,这与机动车的密度-速度关系完全不同。     

混合交通中自行车密度-速度关系

为研究中国城市混合交通流中自行车交通流特性,建立了混合交通基本路段的自行车密度-速度关系模型。采用视频拍摄、轨迹捕捉和坐标转换的技术方法获取混合交通基本路段上的运动车辆的轨迹数据。通过对轨迹数据的数据挖掘和回归分析,建立了混合交通条件下的自行车密度-速度关系模型。讨论的模型的适用性条件为:非拥挤情况下的稳定自行车流。自行车密度-速度关系的主要特点是随着自行车密度的增加,车速有上升趋势,这点与机动车的密度-速度关系完全不同。     

基于元胞自动机的高速公路施工区交通影响分析

以NaSch模型为基础,结合高速公路施工区交通流特性定义其参数和规则,建立了与实际高速公路施工区相仿的交通流模型。在研究单个施工区的基础上,探讨了系统中存在2个施工区的交通流状况和旅行时间的变化规律,以及两封闭路段间距变化对交通流特性的影响,并与其合并作业时的情况进行了对比。数值计算表明:在不同的间距情况下,高速公路系统表现出不同的交通流特性,在较小间距范围内,两施工区之间车辆的频繁换道会引起交织冲突的增加,从而引起车辆分布的不均匀;间距较大时,第2个施工区的增加并不会对系统造成额外的影响。最后,提出了实际高速公路施工区布设的改善建议。     

实测数据的城市快速路交通流加速度研究

为分析不同交通流密度下的车辆加速度变化规律,选取青岛市杭-鞍高架快速路为试验场地,利用视频检测技术采集试验路段不同点位的交通流样本,从视频中获取跟驰车队的车速、车头间距、速度差以及加速度等交通流数据。统计分析发现,加速度值域关于0点对称分布;不同交通流密度下加速度的分布具有各异性;车速、车头间距和速度差对加速度的影响程度随交通流密度的不同而不同。利用实测数据对加速度GM模型进行参数优化和拟合分析,结果验证了模型的合理性,样本平均拟合误差均小于5%。     

基于实测数据的城市快速路交通流加速度研究

为分析不同交通流密度下的车辆加速度变化规律,本文选取青岛市杭-鞍高架快速路为试验场地,利用视频检测技术采集试验路段不同点位的交通流样本,从视频中获取跟驰车队的车速、车头间距、速度差以及加速度等交通流数据。统计分析发现,加速度值域关于0点对称分布;不同交通流密度下加速度的分布具有各异性;车速、车头间距和速度差对加速度的影响程度随交通流密度的不同而不同。利用本文实测数据对加速度GM模型进行参数优化和拟合分析,结果验证了模型的合理性,样本平均拟合误差均小于5%。     

车联网环境下考虑侧向间距的跟驰模型

为了更好地刻画车辆的跟驰行为,改善交通流的稳定性,在车联网环境下,根据侧向间距确定车辆受前车运动信息的影响程度,提出了一个改进的跟驰模型.首先,利用微小扰动法得到了模型的临界稳定条件,将改进模型的稳定区域与最优速度模型、全速度差模型的稳定区域进行了对比.其次,分析了在不同侧向间距和速度差敏感系数下模型稳定区域的变化情况.最后,在周期性边界条件下,考察了模型所描述的交通流在受到初始扰动后的演化过程,得到了不同侧向间距和速度差敏感系数下交通流的仿真结果.理论分析和仿真结果均表明:考虑侧向间距和前车运动信息能有效增强交通流的稳定性;改进的跟驰模型能有效地改善交通流的稳定性,并能在一定程度上缓解交通拥堵,增大道路容量,提高通行效率.     

国内典型大城市快速路交通流实测

通过拍摄中国几个典型大城市不同快速路段的交通流录像并进行＂车速-车头间距＂数据采集,建立了一个包含210920组交通流实测数据的大样本数据库,根据实测数据得到的平均车速随着车头间距的增大而增大,符合交通流的基本特征;从超车道到交换道,一般平均速度依次下降,但在出口匝道影响下会出现＂密度倒置＂现象,实测数据转换得到＂流量-密度＂基本图,存在整个密度变化范围里都呈现非线性特征的类型,在小间距数据中,发现存在超过7%的＂高速跟驰＂车辆.     

小孔泄流速度分布与麦克斯韦速度分布的关系

推导泻流分子的速度分布,讨论泻流速度分布与平衡态分子麦克斯韦速度分布的关系,并将它们的速度分量的分布、速率分布作了对比。泻流分子的分布律与容器内气体分子的分布具有一定的对应关系,但二者是有区别的。     

中国铁路车流网的拓扑性质

根据中国2010年的铁路客运列车时间OD分布,利用复杂网络理论研究铁路客运网拓扑性质. 研究表明:铁路车流网的度分布符合指数分布规律,且具有显著的小世界特性;车站经停列车数呈幂律分布,车流网节点强度呈广延指数分布性质,且节点强度与度之间也存在显著的幂律关系. 运输组织策略的调整对车流网的拓扑性质具有实质影响. 通过研究车流网的性质有助于形成使路网的服务特性更具鲁棒性的运输组织策略.     

道路交通荷载横向分布特性分析

在中国不同省份收集了20个道路断面的计重收费数据,并在25条道路上进行现场交通摄像与数据读取,分析道路的方向分布系数、车道分布系数及其影响因素.结果表明,方向分布系数一般为50%～60%,而重交通方向当量轴载作用次数在总作用次数中所占的比例为50%～85%.当两个方向交通荷载特性存在明显区别时,应对两个方向的路面结构分别进行设计.交通行驶方式对车道分布系数有明显的影响.对于双向两车道道路,高速公路的车道分布系数较大;而对于双向三车道道路,非高速公路的车道分布系数较大.分别对高速公路和其他公路提出了车道分布系数的推荐值,供路面结构分析和设计之用.     

城市交通的热传导分布模型研究

运用热传导理论来建立城市交通分布模型,并通过平面热传导方程来对建立城市交通分布模型的可行性进行了研究,给出了热传导分布模型及初始条件和求解方法.     

进离场交通流时距分布特征对比分析

时距分布是空中交通流理论研究的重要概念和组成部分。以中国某机场实测轨迹数据为例,提出一种合适观测点的自动生成方法,该方法能有效提升轨迹数据的利用率,并选择跟驰性较好的轨迹数据用以计算时距。在分别绘制进场和离场交通流时距频率分布直方图的基础上,应用韦布尔、光滑样条和有理函数模型拟合时距分布情况,并从定性和定量的角度对比分析拟合结果。结果表明,在机场运行状态正常时,有理函数模型对离场交通流时距的拟合效果最好,而光滑样条模型对进场交通流时距的拟合效果最好;在机场运行状态不佳时,光滑样条模型和有理函数模型则分别对离场和进场交通流的拟合效果更佳;进场交通流时距分布比离场交通流时距分布特征更明显。     

Bayes估计理论在交通流检测中的应用

运用Bayes估计的基本思想,在已知先验概率的情况下,对交通顺畅时车辆和交通拥挤时车辆的分布情况进行估计,并对某条马路的连续100个周期进行观测的数据进行仿真.仿真结果证明,估计的车辆数与实际车辆数的分布情况基本相同,准确度比较高,运行速度较快,可以用于实时检测.     

交通流模拟中的随机输入模型

在交通流模拟过程中,随机输入车辆信息和交通流信息是模拟的开端,本文在模拟过程中,以[0,1]均匀分布随机数为基础,选用车型、车头时距和车速作为表征动态交通流的随机变量,建立了车辆随机产生了一组数学模型,给出了交通流随机输入的程序框图,并对实际交通流数据进行了分布拟合。