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交通流中的自组织临界性研究   总被引:5,自引:1,他引:4  
交通流元胞自动机模型呈现出显著的车流自组织临界性及从自由运动相到堵塞相的相变行为。由于交通流模型中车辆之间的复杂耦合作用所引起的高阶时空关联,采用传统的考察局域点车辆占据状态的动力学演化方法,尚未有任何国内外学者得到过高速车辆的一维和二维交通流模型的相变基本图的精确解析描述。作者摒弃传统思路,采用以相邻车辆距离为变量的全局动力学演化考察方法, 通过完全严格的逻辑推理及统计力学细致平衡条件的运用,首次给出了允许高速车随机减速的一维交通流Fukui-Ishibashi元胞自动机模型相变基本图曲线的解析平均场方程,所得结果与模型的直接数值模型可以精确地吻合。基于交通流中实际车辆的加速及延迟行为,进一步提出两种新的一维交通元胞自动机模型-限制加速模型和追尾车随机减速模型。应用考察车距动力学演化的方法,仍然能够得到两个新模型相变基本图的精确解析平均场方程。这些精确解析结果的获得既对于交通流复杂系统的自组织临界性和相变行为提供了基本的物理理解,又对于高速公路实际交通运输的信息管理和控制具有指导意义。  相似文献   
2.
人类行为、复杂网络及信息挖掘的统计物理研究   总被引:3,自引:2,他引:1  
通过实证统计与理论模型分析相结合对复杂系统进行研究是一种全新的认识和探索.建议从人类行为的统计特性、复杂网络同步与复杂神经网络、信息挖掘与复杂网络链路预测3个方面,基于大量的实证统计和分析,结合有效的动力学模型,针对人类自身行为的规律特性、社会个体之间的相互作用、神经系统的动力学演化、信息的有效推荐和网络演化的有效预测等重要问题,运用统计物理理论进行全方位的探索,深入挖掘各种决定复杂系统演化过程的基本机制与规律.  相似文献   
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