混合交通环境下降雨对车辆跟驰行为的影响分析与模型构建

针对混合交通环境下车辆跟驰分析时缺少对降雨环境考虑的问题,通过研究驾驶人在降雨环境下驾驶行为的改变,构建在不同降雨强度下适用的跟驰模型。首先,通过Python程序从云控平台数据库中提取车辆跟驰数据和降雨强度数据,分析了车辆在不同降雨强度和交通流状态下的跟驰速度、加速度和车头间距等变化特征以及其相互作用关系,进一步探索了降雨与正常天气下车辆跟驰行为的差异。其次,从优化速度跟驰模型出发,使用加速度衡量跟驰行为特性,综合考虑降雨对前后车相对距离和相对速度的影响,提出了适用于不同降雨强度下的安全间距和驾驶人期望速度确定方法,构建了不同降雨强度下的跟驰模型,并采用遗传算法对新模型进行了参数标定。最后,通过交叉验证方法对标定结果进行了评估,计算了模型输出值与实际值之间的误差。研究结果表明：降雨环境下车辆速度和加速度随着降雨强度的增加有不同幅度的降低,但是车辆加速度变化程度比车辆速度变化程度明显,这说明加速度对于降雨反应更加灵敏;降雨环境下,车头间距受前车速度影响,进而控制后车跟驰速度,不同降雨强度和不同前车速度区间都影响车头间距大小,后车跟驰速度随着车头间距的增大而增大;模型计算结果与实测值的均方...     

改进Newell跟驰模型与实证研究

为了克服Newell跟驰模型单一考虑跟驰车与前导车之间的车间距进行速度优化描述车辆跟驰行为的不足,在同时考虑车间距和速度差对车辆跟驰行为影响的基础上,提出了一种改进Newell跟驰模型。通过对模型进行稳定性分析,得到了模型的稳定性条件。并通过在西安市二环南路西段实地拍摄视频采集得到的数据,对模型的参数进行了标定;最后分别采用上述模型对未来交通流趋势进行仿真预测,通过预测结果与实测数据的对比分析,证实了改进Newell模型的有效性。     

SUMO平台下多种车辆跟驰模型的仿真对比分析

车载网是一种以车辆为通信节点的无线自组织网络,旨在实现车与车、车与基础设施之间的数据通信.车辆的高速移动性易引起网络拓扑结构的变化,进而降低数据包的传递率和路由协议的工作效率,甚至导致信道中断.目前,对于车载网通信协议和应用的研究主要借助仿真平台模拟实现,平台内嵌的车辆移动模型性能对协议的分析和研究至关重要.首先,对Simulation of Urban Mobility(SUMO)平台下常用的6种车辆跟驰模型进行了详细的描述;其次,分析并引入影响移动模型性能最明显的3种因素;最终,依托城市道路交通环境,通过设置不同的模拟场景对比分析了在不同跟驰模型作用下的车辆密度、车辆平均速度和道路占用率3个指标.详实的实验结果表明,Krauss模型具有最优异的性能.此外,通过仔细观察单个车辆的跟驰行为从微观上揭示了各模型的工作原理.     

基于多源数据融合的公交车辆跟驰模型

针对目前缺少公交车辆跟驰模型参数和单一数据采集方式无法获取完整车辆跟驰过程数据的问题,提出一种基于多源数据融合的公交车辆跟驰模型,采用实测数据进行参数标定和模型验证。通过移动GPS数据采集设备随车采集车辆的运动轨迹和无人机空中悬停俯拍采集公交车辆的停车间距,并进行数据融合处理得到完整过程的公交车辆跟驰行驶数据;通过引入均方误差指标来衡量实际测量值与模型仿真值之间的差异,将公交车辆跟驰模型的参数标定问题转化为一般优化求解问题;通过对实测数据进行统计分析,获取公交车辆的平均停车间距参数;采用粒子群优化算法对智能驾驶跟驰模型中的舒适制动减速度和加速度系数2个参数进行求解,得到模型的最优参数;将验证集中的实测数据与模型仿真值进行对比,对模型参数的效果进行验证,并以厦门快速公交走廊的车辆多编组运行控制为例,对跟驰模型的效果进行进一步的验证,其中头车采用速度优化模型进行控制,跟随车辆则采用上述标定的公交车辆跟驰模型进行控制。研究结果表明：公交车辆跟驰模型生成的数据曲线与实测数据曲线基本一致,跟随车辆与头车在路段上行驶和车辆进出站2个阶段的运动轨迹曲线基本一致,符合车辆跟驰模型的跟随性,进一步证明了...     

改进分子动力学的车辆跟驰模型

为了更好地研究复杂情况下的车辆跟驰特性,将车辆跟驰行为类比为分子在一维管道中相互作用的结果.已有的基于分子动力学的车辆跟驰模型利用需求安全间距和车道限速作为因素建立分子跟驰模型,忽略了车辆相对速度对驾驶员跟驰行为的影响,不符合真实的跟驰情况.因此,将车辆相对速度纳入模型结构中,建立分子相互作用势函数和壁面势函数,并据此构建改进分子动力学的车辆跟驰模型.用高精度车载定位仪器对车辆跟驰过程中的参数进行采集,利用遗传算法对模型参数进行标定并对模型进行分析,分别验证模型在不同跟驰状态下的准确性,并与改进前的分子跟驰模型进行对比.结果表明,改进的分子跟驰模型可以更有效地预测车辆的跟驰行为.     

信号交叉口左转车辆跟驰行为建模

跟驰模型是交通流理论的核心内容之一,但左转车辆在交叉口转弯过程中跟驰行为的特征表现,尚缺少基于实际数据的深入研究。针对这个问题,设计了信号交叉口左转车辆跟驰实验,基于高精度全球定位系统(global positioning system,GPS)和移动地理信息系统采集车辆跟驰行为相关数据,分析了信号交叉口不同转弯半径下左转车辆跟驰速度时变规律及分布本征。在全速度差(full velocity difference,FVD)跟驰模型的基础上,考虑跟驰车驾驶员对前导车加、减速反应的非对称性,构建了改进的全速度差模型,并采用遗传算法对模型进行了参数标定。最后,以跟驰车加速度为检验指标,利用实测数据对改进的全速度差模型加、减速度过程的准确性进行了分析与评价。结果表明:信号交叉口左转跟驰车辆的平均运行速度与转弯半径成正相关;在不同转弯半径下跟驰车速度出现频数最高的数值随着转弯半径的增大而增大;改进的全速度差模型,能更好地描述交叉口左转车辆跟驰过程,驾驶员对前导车减速行为的反应比对加速行为的更强烈。     

基于多国实测数据的跟驰模型对比

为了更精确描述车辆跟驰(CF)行为,并研究不同国家跟驰行为数据对跟驰标定模拟的影响,以及各跟驰模型对跟驰行为模拟的精确程度,选取中国西安市南二环某路段交通流CHD数据集、美国NGSIM数据集以及德国HighD数据集,针对Gazis-Herman-Rothery(GHR)模型、智能驾驶模型(IDM)以及最新被提出的S-shaped three-parameters(S3)跟驰模型进行模型标定以及误差分析,利用加速度、前后车速度差、前后车位置差和后车速度等数据作为输入参数,采用互相关分析与模拟退火相结合的方法进行数据拟合,并利用加速度、速度和位移的均方根误差(R_MSE)对参数拟合后的模型进行性能评价。研究结果表明：针对3个不同国家数据集中的跟驰行为,S3微观模型标定效果均表现最佳,3个数据集的R_MSE平均值均最小,且低于其他2种跟驰模型;德国HighD数据集总采集精度高、数据量大,因此无论采用何种CF模型进行标定,该数据集在跟驰行为标定方面的性能均表现最佳、误差最小。研究结果对交通仿真软件模拟交通流的车辆跟驰模型选取及其参数优化具有重要意义,且对...     

考虑侧向车换道影响的理论和数据组合驱动的车辆跟驰模型

为分析受侧向车辆换道影响下的目标车辆跟驰行为，结合多速度差理论跟驰模型和深度学习方法，提出了一种理论-数据组合驱动跟驰模型。首先考虑了跟驰车辆对于前向车辆和侧向车辆保持安全车距和受车辆速度差影响的特性，提出了双车道多速度差跟驰模型（FS-MAVD模型），并利用差分进化算法进行模型参数标定。构建了CNN-Bi-LSTM-Attention数据驱动车辆跟驰模型，利用卷积神经网络层（CNN）充分提取前向和侧向车辆交通特征，双向长短期记忆网络层（Bi-LSTM）考虑驾驶员记忆效应，注意力机制层（Attention）用于分配模型权重，并基于数据进行驾驶员记忆时长、模型训练批次和训练轮数参数的训练。考虑理论模型广泛适用性和数据驱动模型接近真实值且平滑的特点，采用最优加权法将两种模型进行组合预测。利用无人机拍摄的快速路车辆轨迹数据，建立跟驰行为样本集，对所建模型进行训练和测试，并与LSTM模型、Bi-LSTM模型、CNN-Bi-LSTM-Attention模型、FS-MAVD理论模型的预测效果进行对比，并分别比对不同模型对不同车辆的预测精度和误差。结果表明，本研究构建的组合模型在加速度预测精度达到9...     

基于动态安全车距的车辆跟驰模型及稳定性分析

为了更好地模拟车辆的跟驰特性,在全速度差(full velocity difference, FVD)模型的基础上考虑前车与跟随车的车头间距、速度差、速度和加速度等因素,建立了一种基于动态安全车距的改进FVD跟驰模型。构建了可变车头时距模型量化前车加速度对跟驰车头间距的影响程度;应用小振幅扰动分析和长波展开进行了模型线性稳定性分析,推导了改进FVD模型的临界稳定性条件;设计环形道路上微扰动数值仿真实验,分析了扰动后的车辆跟驰行为特性,解析加速度参数对模型抗扰能力的影响。研究结果表明：考虑前车加速度信息可以降低扰动演化时的波动振幅,有助于提高车流的稳定性。     

微观车辆仿真模型分类对比研究

车辆跟驰模型是微观交通流仿真的一个基本模型，它是构成许多重要研究领域的基石．把车辆跟驰模型分为基于交通工程的跟驰模型和基于交通心理学的跟驰模型以及基于二结合观点的跟驰模型．从交通工程、交通心理学及二相结合的角度对几个常见的车辆跟驰模型进行了比较研究，介绍了各车辆跟驰模型的建模原理以及它们各自的特点，重点阐述了它们在微观交通模拟中的应用．     

网络流量测量技术研究

研究网络流量特征,对网络管理、规划和发展具有重要意义.本文讨论网络流量的采集方法、流量测量和分析方法、流量测量模型,并指出了流量测量模型方面需要改进和进一步研究的问题.     

区域交通状态分析的时空分层模型

为了解决区域交通状态分析问题,提出了一种区域交通状态时空分层模型及其建立方法。根据区域交通状态分析需求,设定交通拥堵的不同截值,把路口状态划分为不同层次,建立了时空分层模型。该模型含盖了交通网络的微观、中观和宏观交通参数,包含交通网络时空信息和交通状态信息,得到路口可达性和路段连通性的分析结果,解决了目前区域交通状态自动分析中模型建立问题。仿真结果表明:分层模型能够把路网中不同交通状态的路口分离为具有不同可达性的层次,能够从中分析出路口可达性、路段连通性和路网交通状态的变化,并能够直接表示时空状态信息。该建模方法和分析方法可以直接用于交通状态的自动分析中,所提出分层模型也可用到交通诱导和交通控制中。     

基于车辆跟驰理论的交通流动力学模型与数值仿真

为改进交通流模拟,提出了微观与宏观统一的交通流动力学模型.从微观的车辆跟驰模型出发,假设路段单元体中的车流为整体,且单元体的运动遵守拉格朗日坐标系下的车辆跟驰运动模型,那么该模型在变换为欧拉坐标后,与流量方程结合,推导出宏观的交通流动力学模型.模型分析和数值仿真表明该模型能够良好地模拟交通流的堵塞和疏导等现象.     

小城镇对外交通组织方法与实证研究

通过分析大城市和小城镇交通特性的不同点,提出了适应小城镇对外交通衔接组织的方法,结合实际项目说明小城镇对外交通衔接组织的步骤和方法.并实际验证了该方法的可行性.     

基于AR模型的话务自学习研究与应用

本文通过对AR模型的研究,提出了一种基于AR模型的话务自学习模型。通过对话务数据进行平稳化差分处理,得到话务数据的模型,并对未来的话务数据进行预测。仿真结果表明,建立的话务自学习的AR模型和实际的话务数据有很高的一致性,且仿真速度快,适合在实际的工作中应用。     

重力模型改进在交通分布预测中的应用

阐述了重力模型法的原理,介绍了在交通分布预测的实际应用中对重力模型进行的改进。     

在大规模网络模拟中实现聚集TCP流量模拟

通过分析聚集TCP流量的数学特征和协议特征,结合自相似数学模型和TCP协议模型,提出了一种既能体现聚集流量特性,又具有自我调节能力的TCP流量模型,并将模型同实际数据进行对比.实验结果表明,该模型在网络拥塞发生和未发生的两种情况下,模拟效果均与实际流量相符.     

城市车辆诱导系统的建立

分析了城市车辆诱导系统的主要功能,设计了一个适合中国国情的城市车辆诱导系统,给出了各个子系统的具体实现方法,对于交通流预测模型和最优路径算法这两个关键部分,给出了详细的分析设计,并在软件中得到实现.     

多用户动态交通流分配模型及算法研究

通过对动态交通网络中瞬时反应型和预测型出行者行为假设的分析,提出了将两者结合并增加固定路线出行行为假设的多用户动态交通流分配模型.同时通过对动态交通网络出行者行为的相互制约特性分析,给出了求解上述模型的迭代算法.本模型拓展了以往构建模型中出行者行为的单一性假设.本模型及算法也可直接应用于先进的出行者信息系统,并为路径导行系统中网络的效益分析提供理论依据.     

一种远程的大流量网络流特征分析预处理模型

由于运营过程中的网络流特征分析往往不具备本地分析的条件,远程网络流特征分析成为现代网优工作的重要基础之一。显然,远程网络流特征分析势必增加网络开销,而大流量又是当前网络应用的普遍特征,如何实现网络流特征数据高效的远程采集是必须解决的关键问题之一。为此,提出了数据报文特征字段提取和组装的预处理模型,并设计了远程网络流特征量采集算法TPE,系列实验结果表明较好地解决了该问题,实现了高效的远程网络流特征提取与集中式分析。