考虑相对流量影响的交通流合作驾驶格子模型

基于交通流合作驾驶格子模型,考虑相对流量的影响,提出了改进的交通流合作驾驶格子模型.稳定性分析表明改进模型的稳定区域明显扩大.通过非线性分析获得了mKdv方程.数值模拟进一步说明,改进模型通过考虑相对流量对交通流的影响,增强了交通流的稳定性.     

延迟概率和最大速度对交通流的影响

提出一种改进的单车道混合车辆元胞自动机交通流模型,考虑了车间距、车速对随机延迟概率的影响:当车速预期大于车间距时,其延迟概率较大;当车速预期等于车间距时,其相应的延迟概率较小;当车速预期小于车间距时,其具有的延迟概率最小.按此模型,通过计算机数值模拟,研究了具有不同最大行驶速度、不同随机延迟概率的车辆组成的混合交通流,得到的基本图在自由流区域出现跳变现象,在拥堵区域出现两个流量峰值,表明这是一种同步交通流现象.     

考虑多倍驾驶员预测效应的交通流格子模型与数值模拟

考虑多倍驾驶员预测效应,提出一个新的交通流格子模型.通过线性稳定性理论,获得了线性稳定性条件,结果表明考虑多倍驾驶员预测效应,改善了交通流的稳定性.同时得到了优化驾驶员预测效应状态.通过非线性分析推导出mKdV方程来描述扭结-反扭结波解.数值模拟证实,考虑多倍驾驶员预测效应能够有效抑制交通阻塞.     

双车跟驰模型稳定性及非线性分析

考虑双前车信息的影响,提出了交通流双车跟驰模型. 通过线性稳定性分析,得到了改进模型的稳定性条件,改进模型通过调节次近邻前车信息,提高了交通流的稳定性. 并对改进模型进行了非线性分析,获得了不稳定区域下的扭结一反扭结密度波. 模拟结果与解析结果一致. 数值模拟结果也表明,次近邻前车对交通流存在不可忽视的影响.     

基于考虑次近邻车的新型交通流格子模型

在连续交通流格子模型基础上,提出考虑次近邻车对车流的影响作用,并采用新的模型构建方法构建一种车流优化的交通流格子模型。应用线性稳定性理论和非线性理论进行分析,得到车流的稳定性条件,并得到描述车流阻塞相变的mKdV方程。最后应用数值模拟验证mKdV方程的存在条件,模拟结果表明这种考虑次近邻车的新型交通流格子模型能够更好地刻画车流的稳定机理,更加符合实际交通流特点。     

改进的双向两车道混合交通流模型

在已有双向两车道混合交通流模型基础上,通过考虑取消对低速车队列的限制,并引入转道车辆邻道后方安全距的新概念,提出一种新的双向交通流元胞自动机模型.数值模拟改进模型的交通流基本图,并进行对比.模拟结果表明,改进的模型表现出新的特性,混合交通流中,慢车的出现、两车道初始密度不均匀分布对双向交通流都有显著的影响.     

考虑时延的网联车混合交通流基本图模型

由于智能网联车的不断发展,未来将出现智能网联车和人工驾驶车共同存在的混合交通流,因此,研究道路上的混合交通有助于解决交通拥堵等问题,具有一定的现实意义。为探究这类混合交通流的流量、密度和速度之间的关系,文中综合考虑智能网联车辆退化和车辆时延,建立了自动驾驶环境下混合交通流的基本图模型。首先,确定交通流中的车辆类型和不同类型车辆的比例,并考虑联网智能车辆跟随人工车辆时发生的车辆功能退化;然后,确定3种车辆的延迟时间并改进每种车辆的跟驰模型;在此基础上,同时考虑车辆时延和车辆功能退化两种因素,推导出交通流平衡时的基本图模型,并对模型中的自由流速度参数进行敏感度分析。研究结果表明,智能网联车对混合交通流的最大流量和最佳密度有积极影响,车辆时延有消极影响,自由流速度则对混合交通流的最大流量有积极影响,对最佳密度有消极影响。SUMO仿真结果表明,在不同场景下仿真得到的流量–密度分布点符合理论曲线,验证了文中理论模型的准确性。     

考虑延迟效应的交通流宏观流体力学模型

【目的】研究延迟效应的高阶宏观流体力学模型及其对交通流密度波产生的影响。【方法】通过宏观转化法将微观量转换成宏观量,推导出关于延迟效应的高阶动力学模型。同时结合交通流的守恒连续性方程,对新的动力学模型进行线性分析和非线性分析。用迎风格式数值模拟研究在不同延迟时间和密度下的交通流的成簇效应和系统的稳定性。【结果】推导出的模型具有各向异性的特性。在线性稳定性分析和非线性分析中分别推导出在微扰的条件下交通流的稳定性条件和描述密度波的KdV-Burgers方程,并求得密度波解。数值模拟结果表明考虑了延迟效应的模型系统不稳定状态范围在缩小。【结论】考虑了延迟效应的宏观流体力学模型,交通流成簇效应减弱。这表明交通流的拥堵得到抑制,有利于系统稳定。     

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.     

VDR混合交通流模型的研究

在交通流VDR模型的基础上,考虑不同类型车辆之间存在的性能差异,其启动、刹车时的随机延迟概率是不同的,从而提出了VDR混合交通流模型.通过计算机数值模拟,得到了混合车辆在不同参数下交通流模型的基本图,并对混合交通流的特性进行了分析和讨论.     

公路隧道交通的元胞自动机模型及仿真

在Nagel-Schreckenberg交通流模型中,用速度负补偿机制代替原有的随机减速机制,建立公路隧道交通的一维元胞自动机交通流模型,并进行数值模拟及模型解析.数值模拟结果显示,模型的最大流量点对应的平均速度低于系统的极限速度,适当调节相关参数可以极大限度提高公路隧道通行能力.模型的理论解析与数值模拟结果相一致.     

基于格子流体力学模型的交通拥堵反馈控制方法比较

【目的】寻找抑制拥堵、控制交通排放的可行方案。【方法】在交通流格子流体力学模型的基础上,考虑道路上所有车流对当前车流的作用,构造平均场反馈控制方法;考虑最近邻单元车流量差的正弦变化,提出非线性正弦反馈控制方法,并通过线性分析得出其稳定性条件。最后通过数值模拟验证,对比这两种反馈控制方法,以及考虑最近邻单元流量差的Ge反馈控制方法和考虑下游车流流量差的Redhu和Gupta延时反馈控制方法对抑制交通拥堵的作用。【结果】4种控制方法都能抑制交通拥堵。从数值模拟结果看,控制效果较好为平均场反馈控制方法、非线性正弦反馈控制方法和Ge反馈控制方法;从实际应用的角度来看,非线性正弦反馈控制方法、Ge反馈控制方法及Redhu和Gupta延时反馈控制方法比较容易实现。【结论】控制效果较好且较容易实现的方法为非线性正弦反馈控制方法和Ge反馈控制方法。     

车联网环境下考虑侧向间距的跟驰模型

为了更好地刻画车辆的跟驰行为,改善交通流的稳定性,在车联网环境下,根据侧向间距确定车辆受前车运动信息的影响程度,提出了一个改进的跟驰模型.首先,利用微小扰动法得到了模型的临界稳定条件,将改进模型的稳定区域与最优速度模型、全速度差模型的稳定区域进行了对比.其次,分析了在不同侧向间距和速度差敏感系数下模型稳定区域的变化情况.最后,在周期性边界条件下,考察了模型所描述的交通流在受到初始扰动后的演化过程,得到了不同侧向间距和速度差敏感系数下交通流的仿真结果.理论分析和仿真结果均表明:考虑侧向间距和前车运动信息能有效增强交通流的稳定性;改进的跟驰模型能有效地改善交通流的稳定性,并能在一定程度上缓解交通拥堵,增大道路容量,提高通行效率.     

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.     

基于二流理论的拥挤交通流当量排队长度模型

为描述拥挤交通流中的排队现象,根据二流理论,提出了将交通流实际运行状态转化为二流运行状态的思想.利用流量守恒方程,建立了单车道路段当量排队长度模型,并在此基础上,推导出多车道路段平均当量排队长度模型.为验证模型的有效性,采用VISSIM软件设计了拥挤交通流的模拟方案.对比模型计算的当量排队长度与软件统计的实际排队长度发现:当量排队长度均大于实际排队长度;当量排队长度比较稳定,而实际排队长度有所波动.结果表明,当量排队长度模型能够定量地、更好地描述拥挤路段的交通流拥挤程度.该模型计算方法简单,便于工程实践,可以为城市交通控制系统优化等提供理论依据.     

基于元胞自动机理论对双车道交通模型的改进

为了提升道路的交通运行流量,建立了模拟双车道交通流行驶的元胞自动机模型,作出在不同行车规则和不同交通条件下的车辆运行情况的时空轨迹图,找到了行车规则影响交通流的根本因素,并合理优化行车规则,改进了道路的实际通行能力.     

加速过程慢启动的细化敏感驾驶交通流模型

为了更加真实地反映现实交通,基于一维单元胞自动机敏感驾驶模型建立了一个考虑加速过程慢启动的多元胞自动机模型.加速度慢启动效应由加速概率决定,模拟得到的最大流量随着加速概率的减小而减小.将模型进一步细化后发现,当ρ≤0.24时流量基本上不受加速概率变化的影响,当ρ>0.24时流量将随加速概率的减小而减小.数值模拟表明,用改进的模型能在较高密度下刻画畅行相与阻塞相的相分离现象,也可在不同初始条件下再现亚稳态现象.模拟得到的图与实测数据基本图相当符合.     

车辆长度对路段交通流的影响

在NaSch模型的基础上,考虑车辆长度,建立一维元胞自动机交通流模型.通过引入平均间距、占有率和启止密度等参数,数值模拟周期性边界条件下,车辆长度对路段交通流的影响.     

单车道双概率元胞自动机模型

在分析经典一维单车道元胞自动机模型的基础上,提出了改进FI模型的TPFI模型.该模型在FI模型的基础上增加一个新的随机慢化概率,以减少FI模型中过大的瞬时加速度出现的概率.运用TPFI模型来描述交通流参数:密度-流量关系,发现在取得合适的概率值组合的条件下,该模型模拟的密度-流量曲线比其他元胞自动机模型的模拟结果更加接近于实际数据曲线,通过计算机编程实现车辆时空图模拟,验证TPFI模型与FI模型适用于低密度、高速度的交通流仿真.     

考虑前方交通状态的交通流格子模型与数值模拟

考虑前方交通状态对驾驶行为的影响,提出了新的交通流格子模型.通过线性稳定性和非线性分析,获得了改进模型的中性稳定性条件和mKdv方程密度波解.理论分析和数值模拟表明,驾驶员通过关注前方交通状态,选择平稳的驾驶行为,减少不必要的加减速行为,保证车辆的平稳运行,从而进一步改善交通,增强交通流的稳定性.