混合车流交通流特性分析

混合车流基本交通流特性描述是混合车流理论研究的基础。分析了未来我国高等级公路车型结构、界定混合车流研究的合理范围;提出描述混合车流运动自由度的随机度和相互影响的粘度两个基本概念;通过理论计算和实地测定得到混合车流的速度模型和堵塞密度。     

机动车交通流比功率与能耗模型研究

为研究机动车交通流能耗,将机动车交通流比功率(VSP)作为研究对象.从最常见的单车比功率研究出发,使用气体动力学交通流模型联系单车比功率与交通流整体比功率,以此建立交通流比功率模型.为使此模型具备更显著的物理意义,将交通流比功率分为两部分,一部分为平衡交通流状态下的比功率,另一部分为偏离平衡交通流状态导致的比功率变化量,模型中的交通流参数与变量能够通过现有的交通流探测设备获取.将比功率理论模型从单车扩展到了交通流,用数学公式反应了交通流状态与比功率的关系,并且证明了交通流比功率能够通过交通流参数进行估计.并由交通流比功率出发,推导出交通流比功公式.此外研究了平衡态交通流比功率及比功与密度的关系.为研究机动车交通流能耗探索了新的思路.     

城市道路路段拥挤交通流特性研究

通过现场调查,从定性和定量两个方面对城市道路路段拥挤交通流特性进行研究,以获得客观评价城市交通拥挤与明确交通拥挤实际状况。实际调查具有典型代表特征的路段,采用摄像观测法进行交通调查与数据采集,在分析造成拥挤成因的基础上,对调查数据进行处理,从地点车速、行程车速、交通量等指标进行分析,并与非拥挤状态交通流进行比较,发现拥挤状态下交通流特性具有显著的差异,而车型在拥挤交通流中也是一个重要的影响因素。     

信号灯控制下的交通流模型

首先引入交通流基本函数,推导出流量、密度、速度３者之间的关系,在此基础上对交通流连续运动建立方程,并引入特征线,从几何意义上分析求解结果。发现对于沿车流方向前面车流密度小,后面密度大的情形完全适合,但对于相反情形却不适用,从而引出了间断交通流方程。最后利用这两方程讨论了红绿灯相继出现时交通流的变化全过程。     

大雨天气下高速公路交通流特性分析

为研究大雨对交通流特性的影响,以旧金山奥克兰境内的I880N高速公路98#大街南侧路段为研究对象,在分析交通流速度随时间变化的基础上,研究不同车道位置在大雨天气下交通流速度的变化情况;分析大雨时速度-流量散点图的分布规律;采用实际数据标定Van-Aerde、Greenshields两种经典的宏观交通流模型。结果表明:与无雨相比,大雨时自由流速度、通行能力分别下降约11.2%和19.6%,阻塞密度升高约50%;大雨时车辆速度呈弥散分布,交通流趋于不稳定状态,大雨更容易引起交通拥堵,且与内侧车道相比,外侧车道的交通流速度分布较为离散。     

城市快速路交通流特性研究

本文利用我国城市快速路交通信息采集系统的实时交通检测数据,对城市快速路交通流的动态特性进行了分析;对比了多车道交通流量、密度、速度的横向分布差异;最后比选了适用于城市快速路的稳态交通流模型,并标定了模型参数,本文的研究成果将对城市快速路的规划、设计、运营、管理和评价提供科学依据和数据支持．     

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。     

城市交通流诱导系统实施框架研究

本在对城市交通流诱导系统进行概述的基础上，提出了适合中国国情的城市交通流诱导系统的结构框架和实施框架，并给出服务于此系统的关键基础理论－“准用户最优动态交通分配”的理论模型框架。     

北京城市快速路交通流特性多维度研究

基于多天的快速路检测器实测数据,在利用平均车长进行占有率及密度转化后,采用Van-Aerde单一结构模型标定了北京市三环快速路典型路段的不同天、内外环及不同车道的交通流参数,进行了多维度的交通流特性对比分析,为北京城市快速路系统的运营管理及规划设计提供理论基础和数据支持.     

交通流的流体动力学模型研究

文中给出了交通流理论中的流体动力学模拟理论的几种有代表性的数学模型，从流体动力学角度研究交通流的动力学属性。分析并比较了这几种现有的交通流流体动力学模型，指出模型的特点，缺陷与适用范围，最后作出几点评述。     

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.     

基于自组织理论的道路交通拥塞自疏散模型研究

为了进一步探讨道路交通拥塞控制方法,以及为缓解这一社会性问题提供理论及模型依据,完善道路交通拥塞控制研究的理论框架,本文以定性与定量相结合的研究方法,在分析道路交通拥塞演变过程（即道路交通拥塞的形成及消散过程,整个过程包括从自由流状态过渡到拥挤状态再到堵塞状态,逐渐消散到拥挤状态,最后达到畅通自由流状态)的基础上,通过对实地调查路段及交叉口交通流参数分析,得到道路交通拥塞演变过程中交通流量及车辆跟驰特性呈泊松分布,进而根据自组织理论中的协同学理论,确定交通拥塞序参量,并基于最短行程时间和Dijkstra 算法中的最优路径选择方法,建立道路交通拥塞自疏散模型.通过对模型进行应用分析,验证了模型的有效性.本文研究成果对于缓解道路交通拥塞,提高道路交通系统服务能力和运行效率具有一定的理论意义和实用价值.     

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研究机场终端区空中交通流时空特性,为揭示交通流内在相互影响及拥堵机理,优化终端区管控策略提供科学依据。本文根据实测的空管雷达信息,首先确定目标航段上空中交通流参数的时序分布;然后从交通流参数关系基本图出发,结合终端区空中交通运行方式与管制规则的分析,将空中交通流状态划分为自由流、弱管制干预流和强管制干预流三个阶段;最后,在状态划分的基础上,采用线性回归分析建立空中交通流的速度—密度模型、流率—密度模型和流率—速度模型,并以F和T检验对回归模型及回归系数的显著性进行检验。研究结果表明,本文建立的交通流模型能够较好地反映空中交通流特性,且对终端区空中交通时空态势的评估具有应用价值。     

城市交叉口交通流特征与短时预测模型

时间尺度大于15 min的城市交通流预测模型已无法满足交通信号实时控制和交通信息实时发布的需求, 通过对广州市中心区交叉路口交通流长期观察和数据采集, 分析了各种时间尺度的交通流特性, 提出以路口信号周期作为时间尺度, 绿灯流率作为变量的ARIMA (p, d, q) 短时交通预测模型。以1个和3个信号周期的时间尺度为例, 对城市交叉路口不同时间段交通流进行建模和预测。结果表明ARIMA (p, d, q) 预测模型结构稳定, 算法简单, 时间尺度为3个信号周期的预测模型可以很好地保持交通流特征, 均方根误差为0.015 9, 预测精度较高。     

基于实测数据的终端区空中交通流特性分析

研究机场终端区空中交通流时空特性,为揭示交通流内在相互影响及拥堵机理,优化终端区管控策略提供科学依据.本文根据实测的空管雷达信息,首先确定目标航段上空中交通流参数的时序分布;然后从交通流参数关系基本图出发,结合终端区空中交通运行方式与管制规则的分析,将空中交通流状态划分为自由流、弱管制干预流和强管制干预流三个阶段;最后,在状态划分的基础上,采用线性回归分析建立空中交通流的速度-密度模型、流率-密度模型和流率-速度模型,并以F和T检验对回归模型及回归系数的显著性进行检验.研究结果表明,本文建立的交通流模型能够较好地反映空中交通流特性,且对终端区空中交通时空态势的评估具有应用价值.     

基于Robertson 模型的异质交通流车队离散研究

为充分描述异质交通流条件下的车队离散规律,为信号协调控制提供理论基础,结 合异质交通流条件下的车流特征和Robertson 模型计算速度快的优点,对多股交通流分别建 模,并在此基础上构建异质交通流车队流量离散模型.通过实际调查数据,分析下游交叉口到 达流率分布与上游交叉口离去流率分布之间的关系,并将本文模型和Robertson 模型与实际 数据进行比较分析.结果表明,与Robertson 模型相比,本文模型能够更好地描述异质交通流条 件下的车队离散规律,平均预测均方误差减少了8.29%.     

机动车混合交通占有率-流量模型研究

在交通流基本参数模型中,密度参数难以直接获取,占有率-流量模型具有较强的实用价值。提出占有率分析单元概念,分析混合交通不同跟车组合下,大型车辆混入对分析单元中占有率参数的影响机理,综合分析单元出现概率,得出在占有率-流量模型中,原始占有率难以反映出大型车辆对交通流影响效应的结论,随后基于车头时距和大车率修正原始占有率,最终建立了机动车混合交通情况下的占有率-流量模型,并用北京快速路实测数据对模型进行了检验,证明占有率修正之后,占有率-流量模型更加精确。此模型等式两边都考虑了大型车辆的影响效应,具有更好的实际物理意义。     

基于模糊约束的空中交通流量预测模型研究

鉴于传统流量预测模型存在预测精度差、耗时长、效率低的不足,将模糊约束引入空中交 通系统,用于表示人工智能领域中一些不确定的信息,构建了基于模糊约束的空中交通流量预测模型。通过分析影响模糊约束的决策向量、模糊参数向量及模糊约束集三个因素,提出预测模型 的构建流程,选取空中交通路线多转折点,并获取模糊矩阵,建立了空中交通流量预测模型。实验结果表明,对空中交通流量进行预测时,采用改进的预测模型相比传统预测模型的预测结果较 优、耗时较短、精度较高。     

不同CACC渗透率条件下的混合交通流稳定性分析

未来协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车辆和传统车辆混合交通流的稳定性决定了CACC技术对交通拥堵、能耗排放的改善程度.鉴于此,研究不同CACC渗透率时这种混合交通流的稳定性.应用基于轨迹数据标定的IDM(Intelligent Driver Model,IDM)模型和由加州伯克利PATH实验室实车测试验证的CACC模型分别作为传统车辆跟驰模型和CACC车辆跟驰模型.依据传统车辆在扰动下的稳定性,确定高稳态速度和低稳态速度,并考虑两种车型相对数量、相对位置的随机性,设计数值仿真实验.实验结果表明,在高稳态速度下,不同CACC渗透率时混合车队均整体稳定;在低稳态速度下,当CACC渗透率较小时,车队整体不稳定,CACC渗透率需达到50%以上时,才有可能使得混合车队由不稳定转变为稳定.