模拟弹簧车辆跟驰模型参数的标定

针对模拟弹簧车辆跟驰模型进行深入研究,根据实地的交通调查数据,利用回归分析方法和拟牛顿法对模拟弹簧车辆停车和起动跟驰模型参数进行了标定,得出几种一般状态的模拟弹簧车辆停车和起动跟驰模型,最后得出结论:起动过程车辆初速度主要分布在2～6.5 m/s之间,并选取速度中间值得出起动过程模型;停车过程车辆初速度主要分布呈现三个...     

基于分子动力学的车流运行动态特性及其模型

车辆跟驰行为受前导车和道路环境等的影响,将车辆抽象成相互作用的分子,基于分子动力学构建相互作用势函数,建立基于相互作用势函数的分子跟驰模型.采集试验路段不同点位的交通流样本,从视频中获得所需数据,并对加速度波动特性进行分析.将车辆运行状态分为常态行驶,起动加速和减速停车3种,根据实测交通数据对3种车辆运行状态进行模型参数标定,同时对分子跟驰模型进行稳定性分析验证,结果表明,相对于经典GM模型,分子跟驰模型稳定性更好,对实际交通状态拟合程度更高.     

基于相关分析的跟驰模型及其稳定性

为了精确地模拟车辆跟驰过程,应用相关分析的方法建立一系列跟驰模型,用微积分的方法解析模型.通过变量筛选.明确了影响车辆跟驰的重要因素有速度差、间距和前车速度.通过对模型的解析.确定了模型参数的合理取值范围以确保模拟的稳定.建立的跟驰模型可以模拟不同车辆之间的跟驰行为.预测跟驰车辆的运动状态,用于智能车辆控制或者用于追尾预警.如果获得了更完备的实验数据,基于相关分析建立跟驰模型的方法可以更精确地考虑到车辆运动状况、动力性能、道路条件、驾驶特性等影响因素.     

基于随机森林的车辆跟驰行为模型

为克服传统车辆跟驰模型不易获得驾驶员在决策过程中潜在的决策模式和各影响因素间的潜在关系的不足,采用随机森林(random forest,RF)算法建立车辆跟驰模型。模拟单车道车辆跟驰行为,利用NGSIM(next generation simulation)车辆轨迹实测数据对所建模型进行训练和测试,并与Gipps跟驰模型的测试结果进行对比。结果表明:与Gipps模型相比,RF模型的各项误差指标的精度均得到较大提升。     

基于支持向量机的车辆跟驰模型

基于支持向量机算法建立车辆跟驰模型,模拟单车道车辆跟驰行为——加速、减速、无动作;利用NGSIM数据对模型进行训练和测试,并与Gipps车辆跟驰模型的测试结果进行对比。结果表明:所建模型各项误差指标的精度均有较大提升,能够挖掘出影响跟驰行为的变量之间的潜在关系,弥补了传统车辆跟驰模型的不足。     

交叉口车辆跟驰换道模型构建及仿真

为了提高城市交叉口的通行能力、保障交通安全、研究车辆行驶规律,提出了一种新的与跟驰结合的换道概率实时判断模型。首先,从车辆运行状态出发,将交叉口车辆行驶过程分为跟驰-换道-再跟驰3个阶段;然后,在全速差跟驰模型(Full Velocity Difference Model,简称FVD模型)的基础上,将跟驰与换道模型相结合,根据3阶段建立换道概率模型,并利用实测数据进行参数标定;最后,通过模拟仿真交叉口路段,对模型影响因素进行分析。仿真结果显示,在靠近交叉口停车线过程中,车流速度浮动会趋于平稳;当离交叉口停车线距离、车辆分布情况均相同时,相同道路环境下,前方车辆中大型车辆的比例越高,车辆换道概率越大,大型车辆比例上升20%,车辆换道概率上升3%;当前方大车比例、车辆分布情况相同时,离停车线距离增加100m,车辆换道概率增加10%。这符合实际运行中车辆运行规律,可为探究其他影响因素提供参考。     

车辆荷载特性影响下的碰撞时间分布规律

受车辆荷载特性影响的碰撞时间(Time-To-Collision, TTC),被认为是车辆避撞系统中跟驰过程风险评估的有效指标.本文以车辆类型、超重和超速指标量化表征车辆荷载特性,分解前后车辆不同荷载特性组合的12类跟驰场景.基于动态称重技术获取融合荷载特性的交通流数据,分析车辆荷载特性对自由流交通状态下12类跟驰场景TTC分布的影响,利用KS 检验对比TTC分布的显著性.结果表明：TTC累计频率分布服从指数模型,在5%置信度水平上,跟驰前后车的车辆类型对TTC分布无显著影响;前后车均为超重轻车显著增加了潜在冲突风险,超重增加了轻车跟驰重车,轻车跟驰轻车场景的潜在冲突风险;前后车不超速跟驰场景下,轻车跟驰重车的风险比例高于轻车跟驰轻车.     

纯微观车辆跟驰行为研究与仿真

车辆跟驰作为交通领域研究的一个重要课题,在现实生活中具有重要的实际意义.为了研究车辆在行驶过程中的跟驰特性,首先,依据车辆跟驰原理,在原有微观车辆跟驰模型的基础上,对模型进行了改进和完善,使之更切近实际.然后,以VC6.0为平台,对纯微观车辆跟驰运行过程进行仿真,仿真结果直观地表现车辆在跟驰过程中速度、加速度的变化,反映出车辆的跟驰特性,以期对相关交通问题的解决提供有益的探索.     

车辆荷载特性影响下的碰撞时间分布规律

受车辆荷载特性影响的碰撞时间(Time-To-Collision, TTC)，被认为是车辆避撞系统中跟驰过程风险评估的有效指标.本文以车辆类型、超重和超速指标量化表征车辆荷载特性，分解前后车辆不同荷载特性组合的12类跟驰场景.基于动态称重技术获取融合荷载特性的交通流数据，分析车辆荷载特性对自由流交通状态下12类跟驰场景TTC分布的影响，利用KS 检验对比TTC分布的显著性.结果表明：TTC累计频率分布服从指数模型，在5%置信度水平上，跟驰前后车的车辆类型对TTC分布无显著影响；前后车均为超重轻车显著增加了潜在冲突风险，超重增加了轻车跟驰重车，轻车跟驰轻车场景的潜在冲突风险；前后车不超速跟驰场景下，轻车跟驰重车的风险比例高于轻车跟驰轻车.     

外部扰动下一类车辆跟驰模型的稳定性分析

为了研究交通拥堵问题,基于多智能体一致性理论对一类车辆跟驰模型的稳定性进行了研究.利用Lyapunov稳定性理论,通过设计适当的控制器使得车辆跟驰模型趋于稳定,并得到了模型稳定性的条件.此外,在车辆受到不确定的外部扰动的情形下,研究了车辆跟驰模型的稳定性.最后,采用Matlab仿真技术进行了数值模拟,结果表明在设计的控制器下,车辆跟驰模型快速趋于稳定,拥堵现象得到了有效的缓解.     

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车辆跟驰模型中的驾驶行为是一个复杂的推理、决策、执行过程，在知识表达和推理机制上存在模糊性和随机性。针对当前车辆跟驰模型研究存在的不足，引入云模型理论，确定了跟驰模型中的决策变量及概念判断子集，设计了模型参数标定的实验方法，在实验数据的基础上，计算了相关参数的隶属云特征值，总结了基于行为规则的车辆跟驰云推理机制，构造了车辆跟驰云模型CFCM(Car Following Cloud Model)。     

考虑车流异质性的信号交叉口疏解车辆跟驰模型

为客观地描述绿灯期间交叉口进口道异质疏解车流的跟驰行为,基于实测数据验证全速差模型发现,其加速度、速度、车间距的仿真结果存在较大误差. 考虑不同车型车辆性能和驾驶员驾驶行为差异,基于4 种跟驰情景,即小客车跟驰小客车(car-car),小客车跟驰公交车(car-bus),公交车跟驰小客车(bus-car),公交车跟驰公交车(bus-bus),建立考虑车流异质性的车辆跟驰模型. 结果表明,改进模型的性能提升明显,较全速差模型,速度和跟驰间距的均方根百分比误差(RMSPE)分别下降了15.29%,22.32%,更符合交叉口进口道异质疏解车流的跟驰行为.     

Hoefs标定下GM跟驰模型仿真分析

通过对GM模型发展过程的分析与阐述,引入Hoefs标定的GM跟驰模型的参数组合,应用Madab构建仿真环境,以车头间距为研究对象,拟定试验情景,分别对Hoefs标定在不同运行状态下的参数组合进行了仿真,分析了不同参数组合下跟驰队列车头间距的变化情况.结果表明：在加速跟驰、无刹车减速跟驰和刹车减速跟驰状态下,跟驰队列的波动均呈现一定程度的衰减,但波动幅值和频率的衰减依次增大,且跟驰队列车头间距波动幅值的衰减程度随着参数的增大而减小;在加速跟驰状态下,跟驰车辆的三维相图呈螺旋轨迹,其余状态下呈无规则波动.     

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基于广州居民出行调查成果,本文从模型架构、效用函数基本形式、参数标定及校核等几个方面对交通方式选择模型的构建进行研究. 提出了方式划分的基本原则,并针对无车家庭、有小汽车家庭和摩托车家庭构建层次划分. 以小汽车家庭为例,阐述方式划分的基本形式. 进而,提出了方式划分参数标定的方法和基本步骤以及系数校核的关键点. 最后将预测结果和实际观测数据进行比较,验证模型的有效性. 本文提出不同层次交通方式划分模型,提高了模型的精度,并在效用函数中引入收入、车辆拥有和吸引量等因素,增强了模型的适用性,为其他类似城市交通方式选择模型的构建提供一定的参考.     

前后多车影响的跟驰模型及稳定性分析

驾驶员在跟车行驶过程中,通常会通过视野前后车辆的行驶状态来调整自己的跟驰行为,基于此本文提出了一种考虑驾驶员视野内双前车和后车对跟驰车辆影响的改进跟驰模型.根据线性稳定分析方法,得到了改进模型的中性稳定性条件,并通过计算机仿真模拟进行了验证.为了进一步加强验证结果及说明改进模型的优越性,同经典FVD模型进行了数值仿真对比.仿真结果表明：灵敏度α越大越有利于提高改进跟驰系统的稳定性;同经典FVD跟驰模型相比,改进模型抵抗干扰的能力更突出,能够消散交通系统中的微小扰动,具有抑制交通拥堵和稳定交通流的有利作用.     

车辆跟驰的随机优化速度模型及其稳定性分析

传统优化速度模型(OV)中把驾驶员的灵敏度系数设定为相同的常数值，而在真实驾驶情 况下，驾驶员的灵敏度系数会在跟驰过程中发生随机性变化。为描述这个交通流的随机行为，将 驾驶员的灵敏度系数模型化为高斯白噪声过程，建立随机优化速度模型(Stochastic Optimal Velocity，SOV)。然后，运用随机动力学稳定性分析中的矩稳定性理论分析SOV模型的稳定性， 得到一阶和二阶矩稳定性条件的解析解，解析式表明：SOV模型的稳定域由灵敏度系数的均值和 噪声强度，以及车头间距共同决定。最后，应用蒙特卡洛法进行数值模拟，模拟结果验证了矩稳 定性条件的有效性。与确定性OV模型进行数值模拟对比，结果表明：SOV模型中灵敏度系数的 噪声强度会增加交通系统产生拥堵的可能性，在扰动传播过程中的影响体现在扰动演化的波动 振幅上。     

基于浮动车数据的随机路径选择模型参数估计

提出利用浮动车出行数据对城市路网多OD对logit 随机路径选择模型参数估计方法.首先采用相对阻抗,实现logit 模型参数无量纲化和单一化,将离散多项logit 模型转化为相对阻抗的连续概率模型;然后对多OD对的浮动车数据进行分区和权重处理,计算得到概率分布;最后在推导连续型概率密度和累积概率函数基础上,利用最小二乘法进行参数估计.以广州市浮动车数据对方法进行验证,结果拟合优度高,所得参数可有效反映实际路径选择行为.方法简单实用,特别适用于利用海量浮动车数据进行路径选择行为分析.