交通流动力学的理论、模型及应用

通过对交通流参数的微分分析,建立了交通流的运动微分方程和欧拉方程.提出了物理意义明确、计算简便的交通压力和黏性阻力系数以及黏性阻力.沿程黏性阻力与车道长度、流量沿车流方向的变化率和沿程黏性阻力系数成正比;局部黏性阻力与源汇流量的负值和局部黏性阻力系数成正比.连续性方程和运动微分方程构成了交通流的动力学模型.采用特征线法,得到了能够应用于匝道连接点和混合交通流的参数之间关系的一般式.将关系式应用于匝道连接点,结果表明与美国道路通行能力手册(2000版)的经验公式一致.

交通流动力学:它的内容、方法和意义

随着社会经济的发展,城市交通问题越来越成为人们关注的热点,交通流理论研究随之迅速开展,其中,交通流动力学作为一门新兴的交叉性边缘学科受到了广泛关注。本文旨在综述有关的研究进展,首先叙述若干基本概念和交通流理论的发展史,阐明交通流动力学的特点和研究方法、数学模型的分类,然后侧重介绍各种流体动力学模型,分析它们的长处、短处和主要作用,简述相应的数值模拟方法,最后展望交通流动力学研究前景,并就如何结合我国国情进行交通流研究提出一些初步看法。

基于车辆跟驰理论的交通流动力学模型与数值仿真

为改进交通流模拟,提出了微观与宏观统一的交通流动力学模型.从微观的车辆跟驰模型出发,假设路段单元体中的车流为整体,且单元体的运动遵守拉格朗日坐标系下的车辆跟驰运动模型,那么该模型在变换为欧拉坐标后,与流量方程结合,推导出宏观的交通流动力学模型.模型分析和数值仿真表明该模型能够良好地模拟交通流的堵塞和疏导等现象.

关于交通流动力学模型与交通状态指数研究

本文比较系统地建立了交通状态指数的各种表达式 ,它在交通流动力学模型中具有重要的地位。通过对平面交叉口红灯时段车流堵塞波速进行实测和统计分析 ,建立与之相关的“流量—堵塞波速”计算公式以及完全堵塞模型和部分堵塞模型 ,得到高速交通堵塞形成过程中交通状态指数的各种变化取值 。

航路扇区容量需求的交通流动力学推演与预测

为科学应对交通需求的持续增长,合理进行空域规划,从介观层面刻画交通流动态演化过程,提出航路网络交通流演化模型.以此为基础,将预测得到的城市对间年度交通总需求量推演到整个航路网络中,实现未来交通需求时空分布的中长期预测;构建航路扇区容量需求预测模型,选取华东地区两个相邻航路扇区为研究对象,进行实例验证.结果表明,所提方法能对航路扇区容量需求进行有效预测,未来5年内两个航路扇区容量需求将分别由50架次/h、39架次/h上升为70架次/h、45架次/h.

交通流动力学理论双分量模型参数与交通特性的相关性研究

本文阐述了交通流动力学理论双组分模型参数变化的研究结果。研究了在不同交通条件下,网络中同时停车的车辆与特定行驶时间和特定停留时间的比值。所获得的相关性允许在考虑不同级别的交通组织的情况下预测交通状况的变化。此外,本文还讨论了利用探测车获得的信息评估路网交通状况的问题,并提出了利用探测车模拟路网饱和所需水平的算法。

两车道交通流的波动分析

对一个由快慢两条车道组成的交通流系统,将基于速度梯度的动力方程应用到每条车道上,得到一种新的交通流动力学模型,可以用来揭示车流的小扰失稳和走走停停等非平衡特性.研究了该模型的波动特性,包括冲击波、稀疏波和一阶波传播,数值计算结果表明该模型能够较好地处理冲击波和稀疏波现象,也能够正确地再现走走停停的交通现象.此研究有助于进一步理解多车道的驾车行为和多车道交通流的非线性动力学特性,从而可以提高交通管理与控制水平.

基于概率密度演化理论的动态行程时间可靠性计算模型研究

目前大多数行程时间可靠性计算模型仅考虑行程时间静态概率分布,无法刻画其动态随机演化过程。结合交通流动力学模型,本文利用概率密度演化理论建立随机行程时间概率密度演化模型,动态反映道路行程时间可靠性的实时波动;结合数论选点和偏微分方程TVD格式数值解设计了模型的求解算法;对上海某高架路段进行实证分析,并与传统的蒙特卡洛方法进行算法对比。结果表明,模型能够较好地刻画行程时间概率密度在不同时段的随机演化规律,且计算时耗大大低于蒙特卡洛仿真。研究能够为交通管理部门道路行程时间预测提供理论依据和工程实践参考。

道路交叉口车辆起动波波速的实时算法

【目的】为实时准确地预测交叉口车辆起动波波速,提出改进的交叉口车辆起动波波速算法。【方法】从车辆跟驰动力学角度,将车辆起动波波速视为车队中所有相邻车辆之间运动状态传播速度的平均值,推演出新的算法。【结果】新算法理论值和实测值对比发现,超过75%的样本处于误差允许范围之内。【结论】新算法科学可行,能为实际道路交叉口交通信号控制提供新的理论依据。

高速公路网络上行车时间估计和最优路线的选取

首先建立交通流动力学模型求解问题Ⅰ.在不考虑流量和考虑流量的两种情况下,该模型都能够解出在任意给定的时刻t位于第一个传感器的车辆到达第5个感应器的行车时间.我们还从四个方面给出了判断交通堵塞的衡量标准,并且利用神经网络方法准确地对未来的车流状态进行了预测.问题Ⅱ建立了交通网络的加权有向图模型,引入协方差矩阵描述网络中道路之间的相关性,并设计了查找最优路径的动态Dijkstra算法.问题Ⅲ构建了统计多目标规划模型,利用车比雪夫不等式,成功找到了从端点3到14和14到3的最优路径,并估算出了对应的行车时间.