基于元胞自动机的事故交通流模型仿真

针对发生事故的双车道模型,考虑行驶车辆是否在事故车道以及距离事故的远近,分析不同区域的换道特点,建立双车道元胞自动机模型。在开放边界条件下,改变进口车辆的驶入率和事故的持续时间,得到了车流量和平均车速的变化曲线,结果表明,在发生交通事故时应缩短事故处理时间,并将入口车辆进入率降至一定值。     

元胞自动机FI交通流模型的能耗研究

在周期边界条件下,通过引入确定(随机)减速过程中动能减少的车辆分布,研究单一交通流元胞自动机Fukui-Ishibashi模型(FI模型)的能耗问题.研究发现,FI交通流模型的能耗在最大流量处发生不连续的变化,急剧减少趋近零,其左右各存在交通能耗极大值.在最大流量处,确定(随机)减速过程中动能减少的车辆分布最小,交通能耗随着车辆最大速度的增大,车辆长度的增长和随机减速概率的增大而增加.     

基于元胞自动机的双车道环岛交通流特性研究

针对以元胞自动机模型模拟单车道环岛交通行为推断多车道环岛交通流特性的局限性,通过分析双车道环岛上车辆在自由流下的期望行驶路线、在非自由流下的期望换道临界位置和极限位置,描述双车道环岛上车辆的换道决策,建立双车道环岛的元胞自动机模型。数值模拟分析结果表明:环岛总延误时间与环岛限速、车辆驾驶员熟练程度以及车辆左转概率有关,同时也受环岛周长的影响;在其他因素不变的情况下,若环岛周长越小、车辆限速越大、车辆左转概率越小以及驾驶员熟练程度越高,则环岛总延误时间越小。     

基于元胞自动机的航道交通流仿真

文章基于自动识别系统(automatic identification system, AIS)数据,将汇入主航道的分支交通流对航道整体交通状况的影响进行研究,该种情况类似于城市交通中匝道入口的汇入情形。鉴于航道内的该种情况,以元胞自动机进行建模仿真;并通过分析可追越条件下两船之间的速度关系,发现其中规律与三相交通流理论中的速度适应机制相契合,于是将基本图理论与三相交通流理论中的合理部分相结合,构建一个既符合实际又便于模拟的单向双通道航道内的交通流模型,并通过图像和时间序列相关分析对该模型进行说明和验证。此外还利用该模型对带有汇入主航道内的交通流出现的一些交通现象进行仿真和说明。     

元胞自动机FI和NS交通流混合模型的研究

考虑车辆的驾驶员具有其不同的驾驶特点,建立了单车道开放边界条件下元胞自动机FI模型和NS模型混合的交通流模型．通过计算机模拟,研究了混合交通流的密度、速度和流量受边界、NS型车辆的随机减速概率PNS、FI型车辆的随机减速概率PFI和NS型车辆的产生概率α′的影响．结果表明,PNS和α′是决定混合交通流的主要因素,它们的值越大,混合交通流的密度、速度和流量就越小,混合模型的密度、速度和流量都比NS模型的大．     

基于智能体和元胞自动机的海上交通流模拟

为提高海上交通流模拟效率,提出基于Agent和CA相结合的海上交通流模拟模型.该模型保持了Agent模型的框架并利用了CA模型的空间数据组织结构,继承了CA模型良好计算性能的优点,计算效率明显提高.实验结果表明,Agent和CA结合模型较单纯的Agent模型具有更好的计算性能,为大规模实时海上交通流模拟提供了可能.     

元胞自动机交通流模型的关联函数解耦处理

依据概率论的定义,对关联函数的解耦,给出两点的关联函数与转入、转出及刹车概率之间的关系,并对其结果进行了讨论,计算机数据模拟结果与理论结果一致。     

元胞自动机慢启动规则交通流模型的能耗研究

文章对TT、BJH和VDR 3种典型的慢启动规则元胞自动机交通流模型的能耗和能量耗散进行了研究,通过分析NaSch模型车辆在加速、确定减速和随机减速3个过程的做功,提出元胞自动机交通流模型的平均能耗公式和平均能量耗散公式,通过数值模拟分别讨论了在周期边界条件下车辆的能耗和能量耗散。结果表明,车辆的加速的能耗和减速的能量耗散相等,能耗和能量耗散与车辆初始分布的状态和演化规则有关。     

基于防御性驾驶的一维元胞自动机交通流模型

针对SDNaSch模型中车辆容易发生急刹车行为的不安全性问题,对前车停车之前的减速行为进行研究,提出了一种基于防御性驾驶的一维元胞自动机交通流模型.通过计算机数值模拟,得到了不同防御性减速概率下流量-密度关系,平均速度-密度关系,急刹车比例-密度关系与时空图,并对防御性驾驶模型的安全性与稳定性进行了分析.结果表明,DD模型提高了中高密度的流量,延缓了完全静止堵塞现象的发生,大大减少了运行车辆的急刹行为,提高了道路交通的稳定性与安全性.在中高密度区域,出现稳定均匀的同步流,同时发现与实测数据相符合的"速度跃迁"现象,与SDNaSch相比,能够更好地描述道路交通流的实际运行状态.     

一种考虑能见度影响的元胞自动机交通流模型

本文建立一种考虑能见度影响的元胞自动机交通流模型,研究了产生概率、消失概率及能见度对交通流的影响.计算机模拟结果表明,产生概率和消失概率均只在一定范围内影响系统流量的变化;能见度影响的路段为系统的瓶颈,为避免其上游路段出现严重堵塞,应根据能见度大小,对产生概率和消失概率进行合理调节;当能见度很低时,瓶颈路段及其上游路段...     

改进的元胞自动机交通流模型

在Nagel-Schreckenberg模型(简称NS)的基础上,提出一种可应用智能交通系统(ITS)信息的新的交通流元胞自动机模型。其中考虑了有效间距及刹车灯的作用,并引入了可变安全间距的新概念。数值模拟表明:对于这种改进的ITS元胞自动机模型,道路交通量有了显著提高,体现了智能交通的优越性———有效地扩大交通流量,减少阻塞生成。当考虑快车和慢车的混合交通流时,发现即使少量的慢车也会导致交通流量大幅度下降,说明了严格实施快慢道行驶的必要性。     

基于马尔可夫网络排队论的电梯交通建模及应用

为优化电梯配置，分析了电梯交通流．利用马尔可夫网络排队论对电梯交通流建模，并求解该模型，然后将求解结果应用到电梯配置中，通过实例与传统的电梯配置作比较．根据两种配置结果，分别求得并分析了相应的性能指标．结果表明，基于新模型的电梯配置可有效降低乘客平均候梯时间和电梯平均载荷，从而证明了利用马尔可夫网络排队论建立电梯交通模型的可行性和优越性．     

考虑预期效应和交通灯影响的城市道路交通元胞自动机模型

提出描述交通灯控制下城市道路交通流动力学演化过程的元胞自动机模型,其中交通灯对于路段上车辆的影响是全局的,驾驶员可根据交通灯的状态及时调整驾驶行为,同时还考虑前方车辆的预期运动.该模型中车辆的运动更加平滑,符合实际交通现象.应用模型中的驾驶策略,可以有效地减少怠速和速度骤减的状态,从而减少机动车的尾气排放.     

具有反馈规则的元胞自动机模型及统计法

在薛郁等改进的Nagel Schrekenberg模型基础上,通过引入行车状态变量和反馈规则提出了一种新的单车道元胞自动机交通流模型,利用改进后的新模型,分析了元胞自动机模型中常采用的线统计法,并尝试将交通中的点统计法用于元胞自动机模型中的单个车辆的微观运动的统计.通过计算机模拟,发现点统计法的车流量明显小于线统计法,且离散性较大,但两种方法所反映的车流总体特征基本一致.     

一维交通流元胞自动机NS模型的统计平均解耦处理

将文献[12]提出的统计平均解藕处理方法推广应用到一维交通流元胞自动机NS模型，根据概率论的定义，建立一维交通流元胞自动机NS模型多格点耦合的空间关联函数，得出t→∞情况下平均速度随减速概率和车辆密度变化的平均场方程，通过近似解耦处理得出车辆密度、速度及刹车概率三者的关系，模拟结果表明，车流平均速度与理论结果符合得较好。     

基于多元胞模型的桥梁车流合成及荷载模拟

随机车辆荷载模拟是桥梁荷载评定和性能评估的基础和关键,目前基于Monte Carlo的车流模拟较难呈现长加载跨径内车流的微观动态演化特性,而基于元胞自动机(CA)的单元胞模拟方法在加载精度方面仍需改进.单元胞模拟法中,将每个车辆用一个元胞模拟,难以体现轴重影响,限制了模拟精度的提高.在此基础上,提出了每个元胞模拟一个车轴,多个元胞模拟一辆车的多元胞自动机(MCA)模型,并利用实测车流及其荷载数据进行模型校核.研究表明:多元胞车轴模拟方法能够准确地还原车流量、车头时距、车速、车重等系列车流以及荷载参数.以1 000m虚拟加载跨径的荷载集度、支点剪力、跨中弯矩为指标,统计模拟车流和实测数据的荷载响应特性.结果显示,MCA模型的模拟结果与实际车流误差均在5%以内,相较于传统单元胞模型17%的误差,精度显著提高.     

基于二维元胞自动机的交通流模拟分析

BML模型是专门用于模拟分析交通现象的二维元胞自动机模型,采用JAVA语言实现此模型并利用此模型模拟交通流,分析平均密度和平均速度等参数关系,研究交通流的相变和自组织特性,同时对BML模型改进,模拟红绿灯周期变化下的交通流,探求更有价值的研究和应用.     

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。