基于OVM模型的交通流混沌研究

研究基于OVM模型的交通流混沌问题。用Matlab结合C 语言编写OVM模型的仿真程序来产生交通流时间序列。在一定的参数组合下,仿真研究交通流车队中不同序号的前后车辆之间的车头间距变化过程。通过分析这种车头间距变化过程的变化曲线并利用小数据量方法计算Lyapunov指数,证明了基于OVM模型产生的交通流中存在着混沌现象。讨论模型参数和仿真试验参数对该理论交通流运动状态的影响,给出相应的仿真研究结果,得出对于研究与应用交通流理论有益的结论。     

基于智能司机模型的交通流混沌现象分析

利用智能司机模型仿真交通流中的走走停停现象，通过分析仿真程序产生的交通流时间序列,讨论了参数变化对交通流运动状态的影响，给出了相关的仿真结果．分析结果说明在该模型基础上产生的走走停停交通流在一定密度条件下确实存在着混沌现象，并随条件参数不同存在着有序运动与混沌两种不同运动形态的转化．     

车辆长度和速度对双车道交通流的影响

为研究大型车辆转道及敏感驾驶行为对公路交通的影响,在SDNS(Sensitive Driving Nash)交通流模型基础上,引入长短车辆转道规则,假定双车道上同时存在长度和最大速度均不同的车辆,建立混合交通流模型.在周期性边界条件下,模拟得到当转道概率、混合比例、减速概率、车辆长度、速度等参数改变时,混合交通流的速度、流量与密度的基本图.仿真结果表明,系统临界密度、最大平均速度、流量随减速概率增加而减小;当慢速长车占总车辆比例大于50%时,更容易产生阻塞,此时车辆转道成功率小于5%;当系统中长车比例为50%时,流量峰值仅为0.42,比全小车的情况减少了20%;长车是造成转道困难的主要因素,当转道概率均为50%时,系统长车比例从25%增加至75%,转道成功率最大值由6.32%减少至2.78%.      

基于交通流灰色关联熵的交通流无序转化研究

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,仿真研究了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,可以明显地观察到交通流无序运动和有序运动之间的转化过程;提出了交通流灰色关联熵模型,并通过该模型对交通流无序转化过程作了分析．结果表明：交通流无序转化过程中存在交通流混沌现象,但其转化过程并不等同于交通流混沌运动的转化过程;交通流从无序运动转化为有序运动的必要条件是从外界获得负熵——信息熵．     

基于跟驰模型的交通流混沌研究

本利用Simulink软件，基于皮埃莱跟驰模型，建立了由十辆车组成的车队的动态仿真模型。实验中通过采集车队中不同位置的车辆与其前车辆的车头间距来分析研究交通流程沌现象。通过仿真研究分析，得到的主要结论为皮埃莱跟驰模型产生的交通流存在混沌现象，后车驾驶员对前后车相对速度越敏感越容易出现混沌现象，后车驾驶员对前后车车头间距越敏感越容易出现混沌现象，首车所受干扰振幅越大越容易出现混沌现象。     

基于改进型替代数据法的仿真交通流混沌判定

交通流混沌判定是研究交通流混沌的基础性关键问题.改进型替代数据法能够避免直接判定混沌方法的局限性.交通流仿真软件通过参数的变化容易获得希望得到的交通流状态,可以较全面方便地验证方法的有效性.因此对改进型替代数据法的算法实现进行了改进,利用某交通流仿真软件生成了一些不同情况下的交通流时间序列,应用改进型替代数据法对其进行了混沌判定,并与功率谱方法的判定结果进行了比较.实证结果表明,新的算法实现提高了计算速度,改进型替代数据法是判定交通流混沌的一种有效方法.     

考虑动态交通流的停车场车辆最优疏散模型

为有效地制定停车场车辆疏散方案,缩短车辆疏散时间,研究了考虑道路网动态交通流特征的停车场车辆最优疏散模型. 首先,根据排队论将停车场每个出口车道的车辆排队抽象成一个M/M/1/1排队系统,分析出口道路交通流车头时距对车辆离开率的影响,从而估算车辆在停车场内的排队时间. 其次,构建道路网节点交通流均衡模型和路段交通流均衡模型模拟车辆的疏散路径选择行为,并估算疏散车辆的行驶时间以及在交叉口的延误时间. 最后,选取一个具有4个出口的停车场进行车辆疏散仿真模拟. 研究结果表明:出口处道路交通流车头时距对停车场车辆排队时间、行驶时间和总疏散时间均有显著影响,并且车辆在道路网中最优路径的选择主要受非疏散交通流影响;该模型能模拟停车场车辆在疏散过程中的动态交通特征及时间消耗,根据出口处道路交通流车头时距动态调整车辆离开率,提升疏散效率.      

基于M/G(n)/C/C排队模型的高速公路 行程时间估计

为解决现有高速公路行程时间估计并未考虑交通流实时变化特性的问题,以宏观交通流中 流量—密度—速度之间的关系为基础,以速度与密度的线性模型和指数模型为例,假设车辆到达 服从泊松分布,构建了高速公路路段M/G(n)/C/C状态相关性排队模型,该排队模型服务时间与系 统内的车辆数有关,充分反映了交通流的随机性。在Vissim 中构建仿真路网,通过对比仿真实验 结果与模型计算结果可知,两者基本一致,误差在5%以内,且指数模型较线性模型适用范围更 广,更符合实际情况。     

交汇航路空中交通流的非线性特征研究

针对空中交通流仿真、预测与控制工作中普遍需要空中交通流时空动态基本特征的问题,从混沌与分形角度对交汇航路交通流量时间序列的非线性特征进行了研究.首先,提出了一种基于航路网络结构的交通流识别方法,构建了不同时间尺度下交通流量时间序列;其次,在相空间重构的基础上,利用最大Lyapunov指数定量判断了交通流中混沌特征的存在,并利用递归图分析了不同时间尺度下交通流量时间序列的混沌特征;最后,通过计算关联维数,研究了不同时间尺度下流量时间序列的分形特征.研究结果表明:不同时间尺度下交通流量时间序列均具有混沌特征;当时间尺度为5 min时,流量时间序列的混沌特征最为显著;随着时间尺度增大,流量时间序列的随机性增强,且对系统复杂性的表现能力变弱.     

CACC 车头时距与混合交通流稳定性的解析关系

研究协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control，CACC)车头时距对不同CACC比例下混合交通流稳定性的影响关系，进而为CACC车头时距设计提供参考. 应用优化速度模型(Optimal Velocity Model，OVM)作为手动车辆的跟驰模型，PATH真车实验标定的模型作为CACC车辆的跟驰模型. 基于传递函数理论，推导混合交通流稳定性判别条件，计算关于CACC比例与平衡态速度的混合交通流稳定域. 分析混合交通流在任意速度下稳定所需满足的临界CACC比例与CACC车头时距的解析关系，提出随CACC比例增加的可变 CACC车头时距设计策略，并通过数值仿真实验验证所提可变CACC车头时距策略的正确性. 研究结果表明：在所提可变CACC车头时距策略下，CACC车头时距随CACC比例增加而逐渐降低，避免取值较大影响混合交通流通行能力的提升；当CACC比例大于35%时，混合交通流在任意速度下稳定.研究结果可为大规模CACC真车实验的实施提供理论设计参考.     

基于混沌理论对北京二环路进行短时交通流量预测的研究

随着机动车保有量的增加,交通拥堵变成迫切需要解决的问题. 道路交通流预测可以使交通管理部门提前制订相关政策,面对即将出现的交通问题提前采取管控措施,从而可以在一定程度上缓解交通压力. 道路交通流预测预报是智能交通系统关键技术之一,短时预测是交通控制、车辆导航的技术基础. 本文在对交通系统具有耗散系统特性分析的基础上,认为交通状态中存在混沌. 本文运用混沌与分形理论恢复交通流量序列的动力学系统,并用多元局域预测法对时间序列进行预测,并实地采集数据运用模型进行分析校验. 通过分析不同时间间隔的时间序列的评价指标,比较得出此法在2至5分钟内有较高的预测精度.     

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随着机动车保有量的增加,交通拥堵变成迫切需要解决的问题. 道路交通流预测可以使交通管理部门提前制订相关政策,面对即将出现的交通问题提前采取管控措施,从而可以在一定程度上缓解交通压力. 道路交通流预测预报是智能交通系统关键技术之一,短时预测是交通控制、车辆导航的技术基础. 本文在对交通系统具有耗散系统特性分析的基础上,认为交通状态中存在混沌. 本文运用混沌与分形理论恢复交通流量序列的动力学系统,并用多元局域预测法对时间序列进行预测,并实地采集数据运用模型进行分析校验. 通过分析不同时间间隔的时间序列的评价指标,比较得出此法在2至5分钟内有较高的预测精度.     

车头间距与高速公路交通流混沌

为了分析交通流混沌的转化机理，探讨了车头间距与高速公路交通流混沌的关系．提出了一种快速判别交通流混沌的最大李雅普诺夫指数改进算法，并用此改进算法和功率谱法研究了高速公路实测交通流的混沌问题，绘制了实测交通流的功率谱曲线．通过分析功率谱曲线，可以明显地观察到交通流频谱出现了噪声和宽峰的变化；用最大李雅普诺夫指数改进算法计算实测交通流的最大李雅普诺夫指数，结果表明，高速公路实测交通流中存在混沌现象．研究表明，车头间距的变化是交通流混沌现象产生的根本原因．     

阻塞流状态下城市快速路交通流时空特性

根据时间序列中的自相关函数法,判断交通流量、时间占有率与平均速度的时间序列的平稳性。根据混沌分析中的G-P算法,将非平稳的交通流参数时间序列转化为平稳的交通流参数时间序列。引入了互相关系数的概念,在阻塞流状态下,计算了上游断面对观测断面以及观测断面对下游断面的互相关系数,并应用K-S检验判断阻塞流状态下城市快速路进出口匝道的车辆到达特性。研究结果表明:交通流量和时间占有率属于非平稳时间序列,平均速度属于平稳时间序列;当时间延迟分别取2、3、5min时,在阻塞流状态下,重构的交通流量相空间嵌入维数为4;观测断面的交通流参数不仅受相邻上游断面交通流参数传递的影响,而且也受相邻下游断面交通流参数回溯的影响;在阻塞流状态下,城市快速路进出口匝道车辆到达特性符合负二项分布。     

基于加权一阶局域法的短时交通流量预测的研究

本文在分析了城市短时交通流时间序列和混沌特点基础上,通过对混沌时间序列预测方法的研究,提出了一种基于加权一阶局域法的短时交通流量预测方法。该方法引进了权值,使得它比全域法具有更好的自适应能力和较高的预测精度。对实际短时交通流量进行预测,取得了令人满意结果。     

小流量下短时交通量预测最佳窗口长度与时间间隔

探讨了小流量情况下，路段短时交通量预测中的可变时间间隔及预测窗口长度对预测精度的影响，分析了不同间隔序列在反映交通流特性方面的差别和最适合的预测窗口长度，并建立神经网络模型对预测效果进行了定量比较，得到序列用于预测的最佳窗口长度和一组最优时间间隔，有助于预测算法的改进和预测精度的提高。     

城市道路短期交通流时间序列特性分析

以关联维数作为混沌判据,采用改进的替代数据法对采样周期为3 min的实测交通流时间序列进行了混沌判别,表明该时间序列的短期交通流中存在混沌现象。由于所采用的时间尺度更接近实际交通控制的最大周期,使得基于混沌理论的短期预测结果更适于实施交通控制和诱导。     

基于小波与混沌集成的短时交通流预测

针对现有短时交通流预测模型的不足,提出了一种用于交通流短时预测的小波与混沌集成方法。首先对交通流序列进行小波分解,分别得到低频部分和高频部分,并在此基础上作进一步分析,结果表明交通流存在混沌特性。然后应用混沌理论分别建立低频部分和高频部分的预测模型,对低频部分和高频部分进行预测。最后应用小波理论对混沌模型预测的结果予以重构,实现对原始交通流序列的预测,与现有方法比较,结果表明该方法具有较高的精度和应用前景。