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．     

驾驶技能与追尾事故关系的仿真研究

驾驶员驾驶水平与追尾事故发生有着密切的关系.本文以交通流仿真模型中的优化速度模型为基础,考虑驾驶员的反应时间与操作失误率两方面因素,建立了一种追尾事故的微观仿真模型.随后针对由两台车辆组成的场景,通过仿真实验研究了车速、车距及驾驶技能对追尾事故发生率的影响.仿真结果表明,依据车速保持合理距离是防止事故发生最有效的手段,而反应延迟与操作失误率对事故发生都有影响,并具有不同的影响程度与影响形式,同时给出了对驾驶员驾驶水平要求的一些建议.本文结果对于人因交通事故机理研究及人因交通事故的预防有一定参考价值.     

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。     

基于感知能力的微观交通流动力学建模与仿真

基于驾驶员驾驶行为感知能力,提出了一种新的微观交通流动力学模型. 通过理论分析和数值模拟,对新模型的性能进行了详细的研究分析. 通过理论分析,基于线性稳定性理论,得到了新模型的稳定性条件. 通过数值模拟,深入分析了各参数对密度波和迟滞环的影响,进而对交通流稳定性的影响. 仿真算例结果表明：驾驶员感知能力对交通流稳定性有显著影响,车头距离变化信息可有效增强交通流的稳定性,对stop-and-go 交通拥堵有显著抑制作用,但不可避免的感知缓冲时间会破坏交通稳定性,进而产生严重的stop-and-go 交通拥堵;密度波和迟滞环的数值仿真结果与理论分析结果吻合得很好,验证了理论分析结果.     

高速公路交通流建模综述

交通流建模是智能交通自动控制、分析、设计、仿真和决策的前提 ,历来是交通工程界的一个重要的研究课题 ,分三条主线 (宏观交通流模型、微观交通流模型、其它交通流模型 )对交通流建模的发展做了详细介绍 ,并在文末提出了对交通流建模今后发展的展望     

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为了研究驾驶疲劳对道路交通流运行状态的影响,提出了一种改进的一维元胞自动机交通流模型.在周期性边界条件下,通过分析驾驶员的疲劳特性,考虑驾驶疲劳对驾驶员驾驶行为的影响,分别对疲劳车辆与正常车辆制定各自的演化规则,并以此对车辆进行状态更新,以建立改进的交通流模型.通过计算机仿真实验,得出不同疲劳车辆比例下车流密度、速度与流量的关系数据,并分析了疲劳车辆对交通流安全性的影响.仿真结果表明,对于本文改进的模型,随着道路上疲劳车辆比例的增加,交通流的拥堵呈分散趋势,车辆的拥堵频率显著提高,整体车流的安全性有所下降.同传统的SDNaSch模型相比,能够更好地描述道路交通流的实际运行状态.     

基于改进BML模型的交通事故下路网交通运行状态分析

针对BML模型在分析交通事故对路网交通运行状态影响方面的不足,考虑事故发生时车辆为回避阻塞点而改变行驶路径等行为,对BML模型中事故点前车辆的行驶规则进行改进,使之与实际车辆的驾驶行为更加接近. 在改进模型的基础上,分别就路网交通流密度一定时,事故点数量变化对交通流平均速度的影响;事故点数量一定时,路网交通流密度变化对交通流平均速度的影响;事故点前各格点车辆转移概率对交通流平均速度的影响;车辆在事故点前各格点的转移概率分布函数不同对系统运行状态的影响等四个问题进行模拟研究,通过对模拟结果进行分析,得出了一系列有意义的结论.     

基于感知能力的微观交通流动力学建模与仿真

基于驾驶员驾驶行为感知能力，提出了一种新的微观交通流动力学模型. 通过理论分析和数值模拟，对新模型的性能进行了详细的研究分析. 通过理论分析，基于线性稳定性理论，得到了新模型的稳定性条件. 通过数值模拟，深入分析了各参数对密度波和迟滞环的影响，进而对交通流稳定性的影响. 仿真算例结果表明：驾驶员感知能力对交通流稳定性有显著影响，车头距离变化信息可有效增强交通流的稳定性，对stop-and-go 交通拥堵有显著抑制作用，但不可避免的感知缓冲时间会破坏交通稳定性，进而产生严重的stop-and-go 交通拥堵；密度波和迟滞环的数值仿真结果与理论分析结果吻合得很好，验证了理论分析结果.     

手动-自动驾驶混合交通流元胞传输模型

为了分析自动驾驶车辆对交通流宏观特性的影响, 以手动驾驶车辆与自动驾驶车辆构成的混合交通流为研究对象, 提出了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流元胞传输模型(CTM); 应用Newell跟驰模型作为手动驾驶车辆跟驰模型, 应用PATH实验室真车测试标定的模型作为自动驾驶车辆跟驰模型; 计算了手动驾驶与自动驾驶车辆跟驰模型在均衡态的车头间距-速度函数关系式, 推导了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流基本图模型, 计算了混合交通流在不同自动驾驶车辆比例下的最大通行能力、最大拥挤密度以及反向波速等特征量, 依据同质交通流CTM理论建立了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流CTM; 选取移动瓶颈问题进行算例分析, 应用混合交通流CTM计算了不同自动驾驶车辆比例下的移动瓶颈影响时间, 应用跟驰模型对移动瓶颈问题进行微观数值仿真, 分析了混合交通流CTM计算结果与跟驰模型微观仿真结果之间的误差, 验证了混合交通流CTM的准确性。研究结果表明: 混合交通流CTM能够有效计算移动瓶颈的影响时间, 在不同自动驾驶车辆比例下, 混合交通流CTM计算结果与跟驰模型微观仿真结果的误差均在52 s以下, 相对误差均小于10%, 表明了混合交通流CTM在实际应用中的准确性; 混合交通流CTM体现了从微观到宏观的研究思路, 基于微观跟驰模型与目前逐步开展的小规模自动驾驶真车试验之间的关联性, 混合交通流CTM能够较真实地反映未来不同自动驾驶车辆比例下单车道混合交通流演化过程, 增加了模型研究的应用价值。      

跟车模型及其稳定性分析综述

交通流的仿真是以车辆的行为作为研究对象,最终达到模拟不同条件下交通流的目的. 跟车模型是文通流仿真中采用的一个基本模型.综述了跟车模型的发展过程,介绍了不同的模 型及各种稳定性的分析方法,同时对该方向的研究与最新进展进行了分析和展望.     

基于交通流量的城市交叉口事故预测研究——以广州市为例

通过对广州市天寿路交叉口高峰时段的流量调查及广州市的交通事故数据分析,发现北京市与广州市交通流量与事故数据存在相近性关系。应用线性回归分析法、事故率法建立北京市交通流量与交通事故数之间的一元线性关系模型,对广州市某交叉口的交通事故数进行预测分析。结果表明,在交通流量高峰时段,影响交通事故的最主要因素为交通流量,交通流量对于快速处理的事故影响作用大于一般事故;在交通流量相当小时段,交通事故存在着很大的偶然性,两者的关联度不高。     

城乡接合部道路交通事故辐射范围分析

为合理确定城乡接合部道路交通事故的影响范围,以重力模型为基础,构建城乡接合部影响带模型。分析城乡接合部道路交通事故辐射范围的4个影响因素：交通流特征参数、交通组成、道路横断面、土地利用。对交通事故影响持续时间进行分析计算,进而基于烟羽模型构建城乡接合部道路交通事故辐射范围模型。最后,根据昆明市兴呈路事故数据验证了模型的可行性。同时为便于实际应用,建立了道路交通事故辐射范围分析系统,可得到事故在时间和空间上的动态影响范围。     

基于累积Logistic模型的交通事故严重程度预测模型

为了分析交叉口交通事故严重程度的影响因素,在对北京周边无信号三路交叉口交通事故数据调查的基础上,建立的累积Logistic模型,可为我国交叉口严重交通事故的预防提供科学依据。模型分析结果表明,交叉口转弯车辆比例、控制方式和土地开发强度对无信号三路交叉口交通事故的严重程度有显著影响。     

道路交通事故灰色预测模型的建构与应用研究

分析了我国当前交通安全形势的严峻性,说明了道路交通事故预测技术的重要性.在对比两种传统的交通事故预测模型的基础上,分析了灰色模型在交通事故预测中的优越性,并构建GM(1,1)对道路交通事故量进行了预测,结果证明是可信的.     

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在所提出的非常态事件概念的基础上,分析了非常态事件对城市交通的影响,包括交通需求、交通行为和路网可靠性等方面,提出应加强非常态交通信息的采集、交通流的诱导及控制,重视实时交通状态的判别以及路网交通流的预测,通过构建城市交通应急管理系统的结构框架并分析其功能流程,指出了建立城市交通应急管理机制的重要性,最后,从理论上和技术上分别探讨了在非常态事件发生的情况下,城市交通管理部门应采用何种策略科学地应对。事实表明,研究非常态事件对城市交通的影响并提高应对非常态事件的能力、降低事后损失,对保障城市安全和社会稳定具有重要意义。     

基于水波原理的城市道路交通事故影响分析

城市道路交通事故影响已有研究成果主要针对交通事故影响范围和持续时间,且研究方法为基于流体力学的交通流理论。该理论假设交通流处于密闭空间,而城市道路网络出入口、节点甚多,假设与实际情况不符。城市道路交通事故对交通的影响效果与涟漪现象一致,因此采用水波原理定量分析城市道路交通事故对交通的影响程度。首先将城市交通事故对交通的影响与水面受到干扰的涟漪现象进行对比分析。在此基础上,提出交通影响系数概念,利用调研所得车速数据绘制交通影响系数特征曲线;利用SPSS软件,借助水波波动方程,构建交通影响系数随时间的关系模型。结果表明,模型拟合度较好,具有统计学意义。     

基于线性模型的高速公路交通事件和干预作用影响下的车流波分析

交通事件的发生导致高速公路正常交通流发生改变,为了促进发生交通事件时车流拥挤或阻塞的消散,减少排队延误,应在事件发生点上游对车流采取一定干预措施.运用流体力学车流波理论,分析了交通事件和干预措施综合作用下对车流状态的影响,建立了基于车速-交通密度线性模型下的车流波波速模型,干预作用产生的干预波和交通事件影响产生的集结波、启动波、消散波相互作用下的车流波位置和对应时刻模型以及分流干预措施解除时刻模型.这些模型为有效确定事件处理方案,尽快消除拥挤或阻塞提供了理论依据.     

基于速度变化的偶发性交通拥堵时空分布特性研究

交通事故的发生会引起其上游路段通行速度的下降和交通流量的堆积,从而引发交通拥堵.本文主要研究了城市道路中交通事故引起的交通拥堵的时空分布特征.首先,基于北京市事故数据和路段速度数据分析交通事故影响下的车辆速度变化特性;接着,根据交通事故信息和事故路段流量与速度数据,建立了一种基于速度差异的拥堵判定模型,并对其时空维度的约束条件加以限定.在此基础上对事故引发的拥堵时空范围进行量化描述;最后,依托仿真数据与北京市真实事故数据进行效果验证.结果表明,该方法可以有效地描述交通事故引起的拥堵时空分布特性.     

支持向量机在道路交通事故预测中的应用

通过对道路交通事故相关指标的分析,选取万车死亡率、十万人口死亡率作为指标集合,建立的基于支持向量机的道路交通事故预测模型,经10年的道路交通事故相关数据的训练和测试,其准确性得到了验证。     

高速公路交通事件线性模型及车流波分析

高速公路由于交通事件的发生导致正常交通流发生改变,为了消散车流拥挤或阻塞,减少排队延误,应采取一定干预措施。运用流体力学车流波理论,分析了交通事件和干预措施综作用下对车流状态的影响,建立了关于车速与交通密度线性模型下的车流波波速模型,这些模型为有效确定事件处理方案,尽快消除拥挤或阻塞提供了理论依据。