全速度差简化模型及其实验验证

为了解决二阶微分方程的数值模拟难以在交通信号控制机中实现的问题,以全速度差(FVD)模型为基础,提出低阶的全速度差简化(FVDS)模型,先用数值模拟分析方法将全速度差简化模型与改进Newell模型相比,结果表明相比于现有的改进Newell模型,全速度差简化模型的稳定性更高。为进一步验证模型的实用性,利用全速度差简化模型以及改进Newell模型预测交叉路口跟驰行为中跟驰车辆的速度值,并与交叉路口实测跟驰行为中跟驰车辆的速度值进行比较。结果表明,全速度差简化模型对跟驰车辆速度的预测值与实际值的残差比改进Newell模型对跟驰车辆速度的预测值与实际值的残差更小,全速度差简化模型比改进Newell模型更有效。

跟驰模型中反应延迟时间项作用机制的数值模拟

人类对于事件的反应机制决定了道路行驶车辆在跟驰过程中存在反应延迟现象。对几类常见跟驰模型中所反映出的延迟时间的含义进行了定义与区分。利用Matlab软件对GHR模型、OV模型以及FVD模型进行了2车跟驰状态和车队信号灯放行阶段的模拟,分析了这3类模型中反应延迟时间设置的必要性。结果显示GHR模型中反应延迟时间不可忽视,而OV模型以及FVD模型中反应延迟时间可以省略,同时也证明了各跟驰模型建模思路的合理性。

典型跟驰模型的特征与性能分析

为对比分析传统的跟驰模型在描述车辆行驶特性中的应用特征,从模型形式和基本特征两方面对典型的刺激-反应类GM模型、安全距离类Gipps模型、优化速度类FVD模型进行了对比分析。为验证以上理论分析结果,对3种跟驰模型分别进行了数值仿真分析,并分别对前后车之间的速度变化关系以及位置变化关系进行了对比分析。实验结果表明,相较于GM模型与Gipps模型,FVD模型在应用中更符合实际情况,能够较为准确地描述单一车辆加速或减速的行驶特性。

一种改进全速度差模型的稳定性分析与仿真

针对传统全速度差(FVD)模型缺乏考虑前车最优速度影响的局限性,提出了一种改进的全速度差(IFVD)模型。在IFVD模型中,除了考虑跟驰车自身的最优速度和前车的速度差外,还进一步分析了多辆前车的最优速度信息对提高交通流稳定性的作用。并利用小振幅扰动法对模型的稳定性进行了分析,推导了模型的临界稳定性条件。最后通过数值模拟方法对FVD和IFVD模型进行了对比研究。研究结果表明,在相同的初始扰动条件下,考虑前车最优速度影响的IFVD模型能更有效地抑制交通流的堵塞,且随着考虑前车数量的增多,自由流稳定的灵敏度系数临界值在减小,稳定区域逐渐增大。

基于NGSIM数据的高速公路客货混合车流改进跟驰模型

为了给货车比例较高的疏港高速公路上的车辆跟驰行为研究提供基础和借鉴,本研究通过改进现有模型来研究高速公路客货混合车流中车辆的跟驰行为。考虑到货车驾驶人对于车头间距的变化比较敏感,对FVD模型进行改进,将车头间距作为直接作用项,建立了改进跟驰模型。基于NGSIM数据标定改进跟驰模型,并对改进的跟驰模型进行了不同的仿真对比试验。在微观跟驰特性分析中,将实际数据拟合的速度-车头间距关系与改进模型仿真输出的曲线进行对比分析,验证了改进模型刻画混合车流中货车跟驰行为的精确性;在宏观交通流特性分析中,将改进模型仿真出的速度-密度与流量-密度特征与实际交通流做对比,验证了改进模型对提升道路通行能力和拥堵流平均速度的影响。同时,为研究改进模型的干扰恢复能力,对敏感性进行了仿真分析。结果表明:改进跟驰模型的稳定性表现更好,能很好地模拟车队的扰动“消化”过程;改进跟驰模型的仿真结果与实际数据的微观统计特征的吻合程度较高,与实际数据的宏观拟合结果的变化趋势一致;车头间距直接作用项的敏感系数越大,车队受扰动后的恢复至稳态的时间越短。该改进跟驰模型可为分析疏港高速公路的运行特征提供理论依据。

基于FVD模型的改进模型和试验比较

为了使跟驰模型能更准确地反映车辆的实际行为,在验证全速差模型的基础上,对安全间距和速度差对后车的加速度影响做了重新考虑,提出了改进模型。改进模型将安全间距看作时变函数,将速度差对跟驰车加速度的影响看作非线性相关的函数。对城市交叉路口道路拍摄交通流视频,利用MATLAB对每帧图像做透视变换,然后手动记录车辆在变换后的每帧图像中的坐标。将所得的车辆坐标数据拟合出车辆位移函数,求导算出其速度函数,再进行离散化,得到速度数据。使用迭代算法将所得的速度数据分别代入全速差模型和改进模型的差分方程中,算出模型速度,并将2模型运算结果作图进行对比。结果表明:改进模型在城市交叉路口环境中更能准确地反映车辆的跟驰行为。