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随着经济水平的不断提高,路网的可靠性问题渐渐变得重要起来。本文对于路网可靠性研究的重要性及其在交通中的应用进行了阐述。 相似文献
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交通信息对路网交通的影响是学术界广泛关注的问题,目前在这类研究中,大多是假定向出行者发布流量或旅行速度等详细的信息数值.而在实际交通信息发布中,由于检测精度等限制,只能向用户提供分为若干个级别的定性信息.本文针对这一问题,对交通信息影响下出行者日常出行决策行为以及对交通信息的感知行为进行了建模,随后使用仿真手段研究了交通信息分级条件下出行者的日常路径选择行为.结果发现,发布分级信息能使交通系统更快地达到随机均衡状态,代价是均衡状态的稳定性有所下降.同时,与发布详细信息相比,发布分级信息时系统性能较少受到信息更新周期的影响,对交通信息系统的实际应用具有一定参考价值. 相似文献
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“闯黄灯”现象在道路上的广泛存在给道路通行效率和交通安全带来了严重影响.传统观点认为驾驶员闯黄灯主要是由于信号灯设置不合理引起的.基于经济学中风险决策理论,分析驾驶员在交叉口的黄灯行为决策过程和主要影响因素,在对周围驾驶员的采访和交叉口实地观察的基础上,设计了模拟场景的调查问卷,并使用SPSS统计软件进行数据分析,就驾驶员决策的影响因素-路况和时间建立Logistic模型.结果表明:安全因素对大部分驾驶员都起着决定性作用,而时间因素的影响则因人而异,不同类型的驾驶员对等待时间的敏感度不同. 相似文献
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对交通系统不确定性的思考 总被引:6,自引:0,他引:6
在交通系统中存在着大量的不确定性问题,而人们往往习惯于把它们当作确定性问题来处理,因此达不到预期的效果,针对这一问题,对交通系统不确定性的概念,分类和处理各类不确定性的数学框架提出了一些看法。 相似文献
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随着轨迹收集技术与数据分析技术的迅速发展,越来越多的车辆行驶轨迹被采集并用于
交通流研究。车辆轨迹数据主要包括车辆运行的位置与时间等信息,利用这些信息可以推算出
车辆的速度、加速度及其与前车之间的空间和时间距离等驾驶行为参量。通过研究轨迹数据可
以揭示车辆自身的运行规律,车辆之间的相互作用规律,道路环境对车辆的作用规律,以及由此
产生的宏观、微观交通流现象,因此,轨迹数据研究受到日益重视。本文简要回顾了与轨迹数据
收集相关的历史,介绍了自然场景下采集的Next Generation SIMulation(NGSIM)数据及实验场景
下采集的车队轨迹数据,并梳理了近几年基于车辆跟驰轨迹的理论研究。首先,分析以交通振
荡、交通回滞为代表的交通流关键实测现象研究工作;整理跟驰行为分析方面的研究成果,包括
不对称跟驰行为、稳定跟驰行为的存在性、跟驰行为的记忆效应、任务难度、随机性、异质性。之 后,介绍基于跟驰行为分析成果而构建的仿真模型。最后,从3个方面评述现有基于轨迹数据的
研究,并提出未来展望:交通流关键实测现象方面,应收集更多不同条件下的数据,并尝试构建更
加普适性的理论或模型解释交通流现象;跟驰行为分析方面,可结合数据挖掘技术或生理、心理
理论,量化驾驶员跟驰特性与生理、心理特征,并将两者结合深入分析跟驰行为的机理;仿真建模
方面,可更多考虑驾驶员生理和心理变量,使模型更具人性化特征,并关注模型的评价方法,注重
模型对实际交通流的解释能力。 相似文献