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车辆跟驰的随机优化速度模型及其稳定性分析
1
作者
刘中华
舒思朝
+1 位作者
吴子强
吴新烨
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2021年第6期153-159,共7页
传统优化速度模型(OV)中把驾驶员的灵敏度系数设定为相同的常数值,而在真实驾驶情况下,驾驶员的灵敏度系数会在跟驰过程中发生随机性变化。为描述这个交通流的随机行为,将驾驶员的灵敏度系数模型化为高斯白噪声过程,建立随机优化速度模...
传统优化速度模型(OV)中把驾驶员的灵敏度系数设定为相同的常数值,而在真实驾驶情况下,驾驶员的灵敏度系数会在跟驰过程中发生随机性变化。为描述这个交通流的随机行为,将驾驶员的灵敏度系数模型化为高斯白噪声过程,建立随机优化速度模型(Stochastic Optimal Velocity,SOV)。然后,运用随机动力学稳定性分析中的矩稳定性理论分析SOV模型的稳定性,得到一阶和二阶矩稳定性条件的解析解,解析式表明:SOV模型的稳定域由灵敏度系数的均值和噪声强度,以及车头间距共同决定。最后,应用蒙特卡洛法进行数值模拟,模拟结果验证了矩稳定性条件的有效性。与确定性OV模型进行数值模拟对比,结果表明:SOV模型中灵敏度系数的噪声强度会增加交通系统产生拥堵的可能性,在扰动传播过程中的影响体现在扰动演化的波动振幅上。
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关键词
交通工程
随机跟驰模型
矩稳定性分析
灵敏度系数
高斯白噪声过程
随机性
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职称材料
题名
车辆跟驰的随机优化速度模型及其稳定性分析
1
作者
刘中华
舒思朝
吴子强
吴新烨
机构
厦门大学
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2021年第6期153-159,共7页
基金
国家自然科学基金(11772277)
厦门市交通基础设施智能管养工程技术研究中心开放基金(TCIMI201803)。
文摘
传统优化速度模型(OV)中把驾驶员的灵敏度系数设定为相同的常数值,而在真实驾驶情况下,驾驶员的灵敏度系数会在跟驰过程中发生随机性变化。为描述这个交通流的随机行为,将驾驶员的灵敏度系数模型化为高斯白噪声过程,建立随机优化速度模型(Stochastic Optimal Velocity,SOV)。然后,运用随机动力学稳定性分析中的矩稳定性理论分析SOV模型的稳定性,得到一阶和二阶矩稳定性条件的解析解,解析式表明:SOV模型的稳定域由灵敏度系数的均值和噪声强度,以及车头间距共同决定。最后,应用蒙特卡洛法进行数值模拟,模拟结果验证了矩稳定性条件的有效性。与确定性OV模型进行数值模拟对比,结果表明:SOV模型中灵敏度系数的噪声强度会增加交通系统产生拥堵的可能性,在扰动传播过程中的影响体现在扰动演化的波动振幅上。
关键词
交通工程
随机跟驰模型
矩稳定性分析
灵敏度系数
高斯白噪声过程
随机性
Keywords
traffic engineering
stochastic car following model
moment stability analysis
sensitivity coefficient
white Gaussian noise process
stochasticity
分类号
U491.1 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
车辆跟驰的随机优化速度模型及其稳定性分析
刘中华
舒思朝
吴子强
吴新烨
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2021
0
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