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1.
用NS模型和EBCA1模型分别描述机动车流和自行车流的行为,用摩擦干扰和阻滞干扰体现自行车对机动车的干扰作用,建立了自行车干扰下机动车交通流模型并利用数值模拟研究了其行为,并通过与实测数据的对比证明了模型的合理性.通过分析仿真数据发现,机动车流受到的主要干扰形式取决于两种车流的密度.自行车的干扰主要影响到低密度的机动车流,使其流量、速度都有较明显降低.同时,机动车流中阻塞的发生更加频繁但持续时间较短. 相似文献
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基于元胞自动机的混合交通流机非摩擦干扰 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种城市路段机非混合行驶条件下存在摩擦干扰的元胞自动机模型.该模型是在机动车NS模型的基础上引入一条摩擦减速规则,使受到自行车干扰的机动车进行减速.根据模型的规则,对不同机动车密度和非机动车密度的情况进行仿真,仿真结果基本符合实际的情况,得到机动车在干扰情况下通行能力平均下降20%左右,平均速度下降18%左右.最后,通过实际观测数据的验证,表明该模型可靠性较好. 相似文献
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一种新的混合车流下的元胞自动机交通流模型 总被引:1,自引:4,他引:1
在我国高等级公路上的车流主要是混合车流,而一般的交通流理论都是以小车流为对象进行研究和建模的。元胞自动机模型可以比较好地模拟交通流,新建立的混合车流下的元胞自动机交通流模型,除不同车型的车速上限不同外,而且车辆运行中所占元胞格点数也不同。通过计算机对新模型进行模拟,发现纯小车流、将大车按线形换算成小车流与混合车流的车流运行状态不尽相同,而且在车速方面差别更大。只要在车流中存在大车,整个车流的速度就会受到较大的影响,但车流密度较低时,车型比例对车速的影响又不是很明显,但平均速度低于大车的最大速度。另外,本模型为进一步更好地描述混合车流奠定了基础。 相似文献
4.
考虑公交车辆影响的城市交通流元胞自动机模型 总被引:9,自引:1,他引:9
城市道路上的车流主要是公交车和小汽车混合流,而一般交通流理论都是以小汽车流为对象进行研究和建模。在对现有经典交通流元胞自动机模型进行总体分析的基础上,提出了一种考虑公交车辆影响的多速混合车辆双车道元胞自动机模型,重新标定了元胞长度、运行车速、随机慢化机制,引入了公交车辆,设定了公交车停靠站、改进了车辆变换车道规则,小汽车与公交车不仅最大速度不同,而且车辆运行中占用元胞点数也不同。通过计算机对新模型进行模拟,再现了传统交通流三参数之间的关系,发现纯小车流与考虑公交车流相比阻塞项更为明显和规律,只要在车流中存在公交车,整个车流的流量和速度就会受到较大的影响。为进一步更好地描述城市混合交通流奠定了基础。 相似文献
5.
电动自行车在我国飞速发展,其与自行车所形成的新的混合非机动车流呈现出与传统单一自行车流不同的运行规律,目前这一领域却缺乏相应的研究。针对这种混合非机动车流建立了一种适应于系统内存在更高速度车辆的多值元胞自动机模型来模拟其运行状况,从而得到了混合非机动车流在不同参数下交通流模型的流密图。结果显示:当电动自行车所占比例提高,混合非机动车流通行能力会得到相应提高,然而,车流鲁棒性变差;因换道机理不同,与混合机动车流相比,混合非机动车流通行能力随低速车比例增加下降较慢;当车道从2米变为3米时,通行能力可增大约68%。 相似文献
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针对现有自动-手动驾驶混合交通流元胞自动机模型未考虑智能网联车队队列行为,提出了考虑智能网联车队的混合交通流元胞自动机模型,研究混入智能网联汽车车队的混合交通流特征。对混合交通流中的跟驰行为进行了分析,基于跟驰行为的特征,分别构建人工驾驶跟驰模式、自适应巡航模式、协同自适应巡航车队模式的元胞自动机规则,基于数值仿真实验对不同智能网联车渗透率下的混合交通流特性及拥堵情况进行了分析。结果表明:智能网联汽车的应用可显著提高道路通行能力和车辆平均速度,进而有效地缓解交通拥堵。 相似文献
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