跟驰模型的交通流混沌转化现象的仿真

用Matlab软件编制皮埃莱（Bierley）模型来产生仿真交通流.在一定参数组合情况下,仿真研究交通流车队中前后车辆的车头间距变化过程.通过分析这种车头间距的变化曲线,可以明显地观察到混沌吸引子的存在,说明基于跟驰模型产生的交通流存在混沌现象,从相图中清楚地观察到了交通流混沌运动和有序运动之间的转化过程.结合交通流的实际情况,对仿真结果作了分析,最后得出对于研究与应用交通流理论的有益结论.     

仿真交通流混沌特性研究

基于非线性跟驰模型建立了由五辆机动车组成的动态仿真模型,利用Matlab软件产生了五辆机动车的仿真交通流,给出了在一定参数组合下前后车辆之间的车头间距、速度差随时间变化的过程曲线.并结合实际交通系统的特点,对仿真结果做了理论分析.基于混沌时间序列分析方法,提出了证明非线性跟驰模型产生的仿真交通流具有混沌特性的一种方法,并分析了模型参数对仿真交通流动态特性的影响.该研究结果有助于进一步理解实际交通流系统的动态特性,并为短时交通流预测、诱导方法和智能交通控制提供理论依据.     

基于混沌判据评价几类跟驰模型合理性的仿真研究

提出了一种评价交通流理论模型合理性的新方法:用交通流理论模型产生时间序列,计算这些时间序列的最大李雅普诺夫指数,用最大李雅普诺夫指数可以判断仿真交通流是否再现了交通流存在的混沌现象,以及反映的程度如何,进而评价交通流理论模型的合理性.文章介绍了方法的原理,给出了对伽赛斯-赫尔曼-伯兹(Gazis-Herman-Potts)模型;皮埃莱(Bierley)模型;洛克威尔-特莱德勒(Rock-well-Treiterer)模型三类典型的跟驰模型仿真实验的结果.分析了仿真结果,得出了有用的结论.     

一种在线实时快速地判定交通流混沌的组合算法

交通控制的实时性要求高，需要在线实时快速地判定交通流混沌，才可能实现交通流的混沌控制。计算时间序列的最大Lyapunov指数是判定混沌的主要方法。本文提出一种在线实时快速地判定交通流混沌的组合算法。该算法先用关联积分法（C—C方法）确定重构相空间的两个重要参数——嵌入维m和延迟时间τ，再用小数据量方法计算时间序列的最大Lyapunov指数。为检验算法的有效性，首先将算法用于几个最大Lyapunov指数已知的经典混沌系统，比较计算结果；同时对皮埃莱（Bierley）跟驰模型产生的理论交通流时间序列做了仿真试验，计算了其最大Lyapunov指数。实验结果表明这种算法可以用于数据少的交通流时间序列，并且抗噪性好。     

基于多前车位置及速度差信息的车辆跟驰模型

在全速度差模型(Full velocity difference,FVD)模型和多速度差模型(Multiple velocitydifference,MVD)的基础上,提出了一种基于多前车位置及速度差信息的跟驰模型(Multiple ahead velocity difference,MAVD),以期更加客观地描述实际中的交通现象.通过对MAVD模型进行线性稳定性分析,并与FVD和MVD模型进行比较,发现自由流稳定的敏感系数临界值变小,稳定区域明显增加.同时,对MAVD模型进行了非线性分析,得出了其mKdV方程,并给出了其车头间距的扭结波解.最后对MAVD模型进行了的数值仿真,结果表明MAVD模型能有效的抑制交通流的堵塞.     

面向队列实际行为特性的混合交通流建模及分析

为探讨自主汽车队列实际行为特性对交通流的影响,针对混入前车跟驰(PF)汽车队列的混合交通流,考虑队列实际行为特性并按照其实际控制策略进行建模,基于元胞自动机方法建立了混合交通流模型。仿真分析表明：队列车头时距、队列渗透率、队列规模、控制增益等队列特征对混合交通流呈现出耦合及非线性的影响特性,不同队列特征下的混合交通流时空特征差异显著;减小队列车头时距或增加队列渗透率对提升道路的通行能力总体是有利的;队列规模及控制增益对交通流量的一致性影响规律不明显,都需要结合其他队列特征进行具体分析。     

混入智能网联车队的混合交通流元胞自动机模型

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。     

交通流双车动力学模型与数值仿真

考虑双前车信息对跟驰车辆的影响,建立了改进的新的微观双车跟车模型。在此基础上,按照交通流研究中采用的微观-宏观参量关联关系,推导出改进的宏观交通流双车动力学模型。通过模型稳定性分析得到了该模型线性稳定的判别条件。数值仿真表明该模型能够模拟交通流的堵塞和疏导等实际交通流现象,以及次邻近前车对交通流波动性存在不可忽视的影响。     

基于Agent的单车道交通流仿真

基于Agent的交通仿真能够细致的刻画交通实体的决策逻辑和微观行为。本文分析了驾驶员-车辆Agent的三层结构，提出了单车道交通流中驾驶员纵向运动决策树，以及操作层的加速度计算公式，建立了基于Agent的空间连续、时间离散的一维交通流仿真模型。采用周期性边界条件仿真，再现了真实交通流的流量-密度关系和速度-密度关系；针对头车四种典型的速度剖面，对由10辆车组成的车队进行了仿真，后车都能实现安全、稳定跟驰。表明该模型既能再现交通流宏观特性，也能再现微观特性。     

基于三次样条非参数拟合的驾驶行为仿真模型

现有车辆跟驰模型大多建立在控制论和运动学观点之上，以至于在仿真过程中连续运用单一模型控制规则来支配驾驶员的驾驶行为，忽略了对多源高负载信息感知变量的运用。文章直接运用信息挖掘技术最大限度地榨取实测数据所携带的有关驾驶行为的个体有用信息，通过多元非参数三次样条回归模型剔除了数据中由白噪声产生的干扰，构建了一种基于三次样条非参数拟合的驾驶行为仿真模型。仿真试验表明，此模型具有可移植、高精度的特性，能很好地反映和预测多源高负载信息感知变量刺激下跟驰过程中驾驶员的驾驶行为。     

高速公路交通仿真软件开发

为能对汽车控制系统进行有效的实地测试,从而设计开发了基于英国典型高速公路路段的交通模型。该模型提供了对英国高速公路交通流量模拟、路面状况模拟、交通规则模拟及路面用户的微观行为模拟。驾驶员模型包括道路汽车跟随模拟和汽车超车模拟。通过对本交通模型微观参数的优化,使所开发的交通模型能与实地测试数据相符合,从而能更真实地仿真实际高速公路的环境。基于该模型所开发出的具有图形用户界面的能为汽车控制系统的测试与评估提供有效的支持。     

高速公路交通流问题的分段固支梁计算机仿真模型

用分段固支梁模型描述高速公路上三车辆行驶过程。给定了三车辆的初始位置，整个时间过程被分为不同的时间段，每一时间段内车辆具有一定的排列次序，任意一个车辆或者处于跟车过程中，或者处于超车过程中。基于梁挠度曲线方程给出车辆在超车和跟车过程中的速度．时间关系曲线解析表示式。这些解析表示式中包含一定个数的参量，用于体现司机行为；各有关时间段的起始和终了端点则根据有关车辆运动距离相等的条件及跟车和超车的判别条件确定。由计算机自动给出计算任意时刻各车辆位置的公式。与传统方法相对比，该方法考虑建立尽可能大范围的局部模型(跟车或超车模型)并明确给出不同阶段局部模型的衔接方法，因而能较好地刻画车辆的行驶过程。旨在为开发出类似于Maple的高速公路交通流仿真软件奠定基础。     

考虑公交车辆影响的城市交通流元胞自动机模型

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。     

道路瓶颈前车辆强制变道汇流过程模拟研究

建立了基于车辆强制变道汇流行为的微观交通动力学模型,模拟分析了道路瓶颈影响下的交通流量、车道速度分布和时空图等3个宏观交通流特征和变道距离、行程时间等2个微观交通流特征。结果表明：瓶颈道路上任意截面的总流量均可表征道路的整体通行能力;中高车流密度下,道路瓶颈可使道路总流量降低10%~35%,并造成17%~42%的车辆行程时间延误;道路瓶颈对其上游相当长的区域内车辆具有减速效应;道路瓶颈前车辆强制变道距离的99分位值可以作为交通信息面板位置设定的依据。     

基于粗糙集高速公路混沌T-S FNN控制仿真

研究基于粗糙集理论的高速公路混沌系统模糊神经网络入口匝道控制方法。针对高速公路车流量不确定性特点,提出了通过数据挖掘技术建立交通流入口匝道智能混沌控制器知识库的思想;设计了以密度、上游流量和最大李亚普诺夫指数作为输入,红灯时间作为输出的T-S模糊神经网络混沌控制器;采用粗糙集理论建立混沌控制器知识库,确定模糊神经网络控制器结构并提取模糊规则;采用模糊神经网络方法对控制器参数进行优化。仿真结果表明:采用该方法设计的智能混沌控制器,可实现保持高速公路有序运动、避免交通堵塞、提高交通通行能力的目的,是提高高速公路管理控制水平的有效方法。     

基于支持向量机的交通流混沌快速识别研究

采用支持向量机研究交通流混沌的在线快速判别问题.在分析交通流控制对交通流混沌判别的要求和现有混沌判别方法存在问题的基础上,提出了基于支持向量机的在线交通流混沌快速实时判别方法,介绍了该方法的原理和实现该方法的系统结构.重点讨论了特征向量的提取和支持向量机实现在线识别的算法,给出了仿真试验结果,说明了方法的可行性与正确性.     

微观交通仿真中随机决策换道行为研究

车辆在自由行驶或者处于跟驰状态时,经常进行由慢车道向快车道以便于获得更好的行驶环境.这需要驾驶员根据交通环境状态做出是否进行换道的决策.通过分析快车道行驶车辆对当前车的影响,结合蒙特卡罗仿真方法,提出了一种新的换道随机决策模型.在不同的流量条件下,对车辆换道次数的实测值和仿真模拟值进行具有统计意义的显著性差异分析,验证了模型的有效性.