带有最优流量记忆时间差的一类新格子模型

为了分析最优流量记忆时间差对交通流稳定性的影响,本文基于考虑驾驶员估计得到的最优流量信息,同时考虑驾驶员在驾车过程中受到记忆时间的影响,给出了一类新的格子流体动力学模型.首先,基于线性稳定性理论,获得了新模型的稳定性条件;随后,通过非线性分析方法,给出该模型的mKdV方程;然后,基于求解上述方程所得到的扭结-反扭结孤立波可用于描述交通拥挤的转化和传播过程.最后,通过仿真算例验证了上述理论分析的结论,即驾驶员的记忆时间和最优流量记忆时间差能够显著影响交通流的稳定性,同时增大记忆时间步长和强度系数可以有效地增强交通流的稳定性.     

考虑驾驶员预测特性的带有上匝道的宏观交通流模型

高速公路入口匝道车流对高速公路主路车流存在较大影响，在未来车联网环境下，驾驶员能够获取更为丰富的交通信息，并对下一时段的交通状态做出预判.本文提出考虑有驾驶员预测特性的带有匝道的新格点流体动力学模型.基于线性稳定性分析方法，得到关于新格点模型的中性稳定性条件；在非线性稳定性分析中，采用还原扰动法推导模型在临界点附近的mKdV(modified Korteweg de Vries)方程，求解方程所得的扭结-反扭结孤立波，可以用于描述交通密度波在中性稳定曲线附近的传播机制.最后，基于仿真算例验证匝道交通流率和驾驶员预测时间对交通流稳定性的重要影响.     

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.     

交通信息对驾驶员逐日路径选择行为影响研究

在无信息、发布历史信息和发布预测信息3种信息条件下,分别建立了驾驶员的路径理解行程时间期望值的更新模型.通过建立一个含有2条平行路径的简单路网,对3种交通信息条件下驾驶员逐日路径选择进行了仿真,结果表明:交通信息对驾驶员的作用与驾驶员路径选择的随机程度和对信息依赖程度有关;在3种交通信息条件下,路网均不能达到用户均衡平衡状态;交通信息的预测方法不同,预测信息对驾驶员路径选择的影响有差异.     

考虑驾驶员记忆的多前车速度差跟驰模型研究

为了探究驾驶员记忆和多前车速度差对交通流的影响,本文基于全速度差模型（full velocity difference model,FVDM）,结合驾驶员记忆因素和多前车对跟驰车的作用,构建了一种考虑了驾驶员记忆和多前车速度差的跟驰模型。通过改进模型的线性稳定性特征,得出改进模型的稳定性条件。再对改进模型下的车流启动和制动过程进行仿真,并与FVDM的仿真结果作对比。然后采用微小扰动法对改进模型进行数值仿真,研究驾驶员记忆因素和多前车速度差对交通流稳定性的影响。最后,利用下一代仿真（next generation simulation,NGSIM）数据标定了改进模型的参数,并预测了其加速度。研究结果表明：驾驶员记忆在一定程度上不利于交通流的稳定,而多前车速度差对稳定交通流具有积极作用;与FVDM相比,改进模型的启动延迟和制动延迟分别降低了10.0%和19.0%,预测精度更高,均方根误差降低了24.3%。     

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.     

考虑驾驶员性格特性的跟驰模型

引入驾驶员个体行为差异到传统的交通流模型中,建立了反映驾驶员性格的车辆跟驰模型.以概率反映驾驶员性格特性分布,用权重系数表示不同性格驾驶员在操作方面的差异,运用交通调查的方法对模型参数进行了识别.最后,用本文所建立的模型对车队在城市交叉路口的启动过程进行了仿真.仿真结果表明,不同类型的驾驶员在跟驰过程中,速度出现明显的波动,反映了驾驶员的个体差异,与实际交通更为接近.     

交通扰动与交通流稳定性机理解析

道路条件及密集交通流随机波动是交通扰动的诱因,并可能引发交通流不稳定.提出3个影响交通流稳定性的重要因素——背景交通状况、驾驶员特性、车队均一性.讨论了基于跟车模型导出的交通流稳定性的充分和必要条件,辨析其中各参数的准确含义和各条件之间的相互关系.借助交通流基本图和车辆轨迹线图,分析在各影响因素作用下交通扰动在实际交通流中的演变.     

基于驾驶人特性的双车道跟驰模型稳定性分析

为了研究交通拥堵问题,了解交通拥挤形成的过程及驾驶员自身特性对双车道交通流稳定性的影响.本文基于复杂网络聚类同步理论,对一类基于驾驶员特性的双车道跟驰模型的稳定性进行研究. 通过设计适当的控制器使得基于驾驶人特性的双车道车辆跟驰模型趋于稳定,并得到了模型稳定性的条件.此外,在双车道上的车辆受到随机外部扰动的情形下,利用具有外部扰动的复杂网络自适应H∞ 聚类同步理论,研究了外部扰动情形下基于驾驶人特性的双车道车辆跟驰模型的稳定性.最后,采用MATLAB仿真技术进行数值模拟,验证所设计控制器对双车道交通流稳定性的影响及不同的驾驶员性格特性对交通流运行的影响.     

基于驾驶人特性的双车道跟驰模型稳定性分析

为了研究交通拥堵问题，了解交通拥挤形成的过程及驾驶员自身特性对双车道交通流稳定性的影响.本文基于复杂网络聚类同步理论，对一类基于驾驶员特性的双车道跟驰模型的稳定性进行研究. 通过设计适当的控制器使得基于驾驶人特性的双车道车辆跟驰模型趋于稳定，并得到了模型稳定性的条件.此外，在双车道上的车辆受到随机外部扰动的情形下，利用具有外部扰动的复杂网络自适应H∞ 聚类同步理论，研究了外部扰动情形下基于驾驶人特性的双车道车辆跟驰模型的稳定性.最后，采用MATLAB仿真技术进行数值模拟，验证所设计控制器对双车道交通流稳定性的影响及不同的驾驶员性格特性对交通流运行的影响.     

OV 模型交通流阻尼特性研究

对交通流跟驰模型施以拉氏变换（或z 变换）,转换为控制系统传递函数形式, 进而通过分析传递函数来探讨交通流系统稳定性及控制方法,这是交通流稳定性理论研 究重要方向之一.为进一步挖掘分析稳定交通流系统在稳定状态下动态特性,基于最优速 度跟驰模型,以控制理论时域分析方法,研究了交通流系统在欠阻尼和过阻尼两种情况 下阶跃响应动态特性,并以仿真算例验证了理论正确性.过阻尼较欠阻尼交通流系统稳定 性好,但调节时间更长,若将交通事件抽象为阶跃响应,通过分析交通流系统调节时间、 超调量等参数,可为计算交通事件持续时间作参考,进而制定合理有效的交通管理措施.     

沙尘环境下交通流跟驰模型及仿真

沙尘环境下,沙、尘土及其他异物会影响驾驶员的视线,让驾驶员额外增加辨别道路条件和周围交通状况的反应时间,带来一定的交通安全隐患.为探讨沙尘环境对道路交通流的影响,本文建立了基于沙尘环境下驾驶行为的跟驰模型(SDM).线性稳定性分析和数值模拟结果表明：沙尘环境下,SDM的稳定区域缩小,交通流出现小的扰动后,难以恢复到稳定状态;而且,交通流受沙尘影响越严重,车辆速度的离散性越大,加速度的波动幅度也越大.可见,沙尘环境使交通流处于不安全的状态,易引发道路交通事故.     

遗传算法在城市单交叉路口信号动态控制中的研究及应用

提出一种实时遗传算法优化配时控制方法,对单交叉路口多相位交通流建立一种实时动态模型,根据不同时刻的不同车流量,选择最优相位配时和相位顺序,通过对本周期及前一周期的车流量进行实时测量,采用线性预估方法,对下一周期的车流量进行预估,以最大通行能力为路口模型控制性能指标,从而确定下一周期的相位配时方案。最后在原模型的基础上作为改进模型的例子融入了延误时间,得到了新的目标函数。采用C语言编程进行实时仿真试验,结果表明,算法实时性好,运行稳定。     

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基于行程时间对交通需求的影响,建立路段交通流模型,对路段交通流量稳定性及通行能力的退化状态进行分析.在出行者的交通需求具有弹性的情况下,路段行程时间越长,交通需求越低.模型中行程时间由道路上的交通状态决定,车辆行驶过程的计算利用MITSIM模型,通过数值模拟方法分析弹性需求对交通流的稳定性及通行能力的影响.仿真结果表明,在交通需求和路段性能相互作用下,路段交通流量趋向于稳定,非饱和状态下的稳定流量随着交通压力的增加逐渐上升到最大通行能力,而饱和状态下的稳定流量小于最大通行能力且交通压力越高通行能力退化越严重.因此在城市路网规划时,应综合考虑路网中各路段通行能力,避免路段通行能力下降.     

基于模糊数学的公路交通量预测方法

在交通量资料少且规律性不强的情况下,设计年限内平均日交通量和交通量年平均增长率两项参数不易直接确定,而与之相关的参数如人口、经济、汽车保有量等有着不同的权重。鉴于此,利用模糊数学和线性规划的有关理论,通过模糊预测模型对某地区的交通量进行预测,并根据不同的影响因素,采用不同的权重对其进行交通量分配。实例分析表明,该方法更加客观、合理,具有一定的应用价值。     

基于遗传算法的城市单交叉路口信号动态控制

针对单交叉路口多相位交通流建立一种实时动态模型,并根据不同时刻的不同车流量, 选择最优相位配时和相位顺序.提出一种实时遗传算法优化配时控制方法,通过对本周期及前 一周期的车流量进行实时测量,采用线性预估方法,对下一周期的车流量进行预估,以最大通行能力为路口模型控制性能指标,从而确定下一周期的相位配时方案.采用MATLAB语言编程 进行实时仿真试验,结果表明,算法实时性好,运行稳定.