基于跟驰模型的交通流混沌研究

研究基于跟驰模型的交通流混沌问题。用 Matlab软件编制皮埃莱 (Bierley)模型来产生交通流 ;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的变化过程 ;通过分析这种车头间距的变化过程的变化曲线和绘制庞加莱 (Poincare)截面图 ,说明基于跟驰模型产生的交通流存在着混沌现象 ;讨论模型参数和仿真试验参数对该理论交通流运动的影响 ,给出相应的仿真研究结果 ;

基于最大Lyapunov指数的交通流仿真数据混沌状态识别

利用交通流模型产生交通流时间序列。再利用Lyapunov指数的矩形阵算法 ,计算出交通流时间序列的最大Lyapunov指数。由于Lyapunov指数是定量描述混沌吸引子的重要指标 ,可根据Lyapunov指数对混沌序列的辨别原理 。

基于混沌判据评价几类跟驰模型合理性的仿真研究

提出了一种评价交通流理论模型合理性的新方法:用交通流理论模型产生时间序列,计算这些时间序列的最大李雅普诺夫指数,用最大李雅普诺夫指数可以判断仿真交通流是否再现了交通流存在的混沌现象,以及反映的程度如何,进而评价交通流理论模型的合理性.文章介绍了方法的原理,给出了对伽赛斯-赫尔曼-伯兹(Gazis-Herman-Potts)模型;皮埃莱(Bierley)模型;洛克威尔-特莱德勒(Rock-well-Treiterer)模型三类典型的跟驰模型仿真实验的结果.分析了仿真结果,得出了有用的结论.