换道概率对二维元胞自动机交通流量的影响

针对城市二维道路交通网络十字交叉路口在红绿灯控制下行驶的车道问题,提出一种四向交通道路模型,其中包括考虑加速度、换道概率参数对交通流的影响。采用元胞自动机模型(BML模型)模拟车辆运行的动态过程,给出换道概率临界点位置对车流量影响之间的关系。数值结果表明,换道概率对整个进、出口车流量产生扰动影响,换道规则符合车辆运行状态。     

大型客车影响的双车道多速混合交通流CA模型研究

在对现有经典交通流元胞自动机模型进行总体分析的基础上,结合我国高速公路特点,通过重新标定元胞长度、运行车速、随机慢化机制,制定车道转换规则,构建了周期边界条件下考虑大型客车影响的双车道多速混合交通流元胞自动机模型,并通过计算机模拟分析了速度、密度、流量三参数之间关系,寻找出了大型客车占有率、大型客车随机慢化概率、变换车道车辆数等因素对交通流的影响规律,为合理的组织高速公路交通管理提供了理论依据。     

一种改进的一维元胞自动机交通流模型

在一维交通流元胞自动机NaSch模型的基础上,考虑到不同车辆的驾驶员在敏感驾驶随机减速行为过程中其延迟概率是不同的,从而提出了一种改进的一维敏感驾驶元胞自动机交通流模型。根据所给出的车辆状态演化的并行更新规则进行了计算机仿真,模拟得到的基本图表明,与NaSch模型、SDNaSch模型相比,道路交通流量有较大的提高,而且还展现了亚稳态、相分离等复杂的实际交通现象。     

基于元胞自动机的交通流计算机模拟

元胞自动机是把复杂系统量化为简单的个体,在元胞自动机模型中.空间、时间都被离散化,每一个相互作用的单元仅为有限的状态.以元胞自动机理论为基础,把车辆在路段上交通流中运动的变化规律表述为元胞自动机的演化规则,建立了基于元胞自动机理论的交通流模拟模型,标定了元胞长度和最大速度等参数,分析了元胞变换的原则;详细探讨了元胞自动机在道路交通模拟中的应用,设计出了交通元胞自动机的结构,分析了交通元胞自动机所采取的状态变换原则,建立了一维(单车道)交通流模拟模型;并利用C语言编程实现模拟.模拟结果符合实际交通流的特点.     

基于元胞自动机的中尺度交通模拟——以徐州市为例

元胞自动机应用于微观交通系统分析已经相对成熟,但将元胞自动机与城市整体范围内交通系统结合进行分析还少有研究。从中尺度上利用元胞自动机思想在城市整体范围内对交通流模拟进行探讨,从而希望为城市交通流的模拟分析提供一个新的研究思路。该研究通过分析对交通量产生影响的土地单元利用属性提出了车辆生成灭失模型,并列举阐述了模型的相关属性。然后建立了车辆引力度模型确定车辆的行驶路线,以及详细提出和建立了车辆行驶模型等。最后利用基于以上模型编制的程序系统模拟徐州市主要道路交通流状况,在模拟城市交通流的同时对模型系统模拟的真实性进行了分析。     

基于元胞自动机的港湾公交站间距影响研究

公交系统对城市交通流的影响十分显著，在对现有经典交通流元胞自动机模型进行总体分析的基础上，提出了一种考虑公交车辆和港湾式公交停靠站影响的多速混合车辆双车道元胞自动机模型，重新标定了元胞长度、运行车速和随机慢化机制，引入了公交车停靠站，改进了车辆变换车道规则。通过计算机模拟，再现了传统交通流三参数之间的关系，为更好地描述城市混合交通流奠定了基础。     

基于元胞自动机的中尺度交通模拟——以徐州市为例

元胞自动机应用于微观交通系统分析已经相对成熟,但将元胞自动机与城市整体范嗣内交通系统结合进行分析还少有研究.从中尺度上利用元胞自动机思想在城市整体范围内对交通流模拟进行探讨,从而希望为城市交通流的模拟分析提供一个新的研究思路.该研究通过分析对交通量产生影响的土地单元利用属性提出了车辆生成灭失模型,并列举阐述了模型的相关属性.然后建立了车辆引力度模型确定车辆的行驶路线,以及详细提出和建立了车辆行驶模型等.最后利用基于以上模型编制的程序系统模拟徐州市主要道路交通流状况,在模拟城市交通流的同时对模型系统模拟的真实性进行了分析.     

一种改进CA高速公路隧道交通流仿真研究

应用元胞自动机理论,针对VDR单车道模型在仿真交通流时数值模拟结果偏小的情况,考虑前车相对运动对跟随车的影响,提出了虚拟车间距的概念,同时在一定条件下对后车进行了跟驰约束,建立改进的VDR绿波模型并应用该模型对高速公路隧道交通流进行了模拟仿真,分析了速度、密度、流量三参数之间的关系,得出车辆密度、车辆延迟刹车概率等因素对高速公路隧道交通流的影响规律,仿真结果表明改进的VDR绿波模型不仅具有基本慢启动模型的典型特性,而且对传统VDR元胞自动机模型数值模拟偏小的情况有合理的改善,对科学管理高速公路瓶颈隧道交通流具有一定的参考价值。     

一维单车道交通流元胞自动机模型综述

随着交通流模拟的需要及智能交通系统的发展,出现了基于元胞自动机理论的交通流模型。交通流模型是交通理论研究的重要问题,交通流元胞自动机模型的出现和发展为交通流理论的研究提供了一种新的方向。文章主要介绍了单车道交通流元胞自动机模型,并对元胞自动机模型的发展提出了展望。     

分级高速公路交通流能耗分析仿真研究

以元胞自动机理论为基础,建立了一种新型分级高速公路元胞自动机能耗动力学模型。并以分级路段组成的青兰高速公路为例,进行了交通流仿真,分析了最大速度、分级路况下的车辆慢化概率对通行能力及交通流能耗的影响,分析了优等、劣等路段的交通流状况与整个分级高速公路系统交通流状况之间的关系,得到相应的定量分析结论。通过对分级高速公路能耗进行仿真与分析,为高效运营和管理分级高速公路提供了科学的理论依据。     

基于CA的交叉口模型的仿真研究

结合我国混合交通流的实际情况,建立了二维细胞自动机交叉口交通流模型,并用VC开发了相应的仿真系统.仿真系统可以对平面十字交叉路口的多种交通流相进行了模拟分析,还能够根据交通密度变化,通过实时改变信号灯控制方案改善交通流运行状况,从而找出一种最优的交叉口信号控制方案.     

基于演化硬件的交通流模型自适应优化

BML模型是用于研究城市路网结构中交通流特征的细胞自动机模型。基于软件的模拟及演化优化方式存在着运算效率低、优化速度慢等缺陷,极大地限制了交通流模型的实时应用能力。针对这一问题,提出将演化硬件与细胞自动机相结合,实现交通流模型的在线演化。同时对I3ML模型进行了改进,以便能够依据现实车流状况进行交通灯信号的自适应调节。实验结果表明,将演化硬件技术用于交通流模型的自适应优化,对于研制智能交通系统是一种可行的途径。     

基于元胞自动机的城市交通流仿真系统

利用元胞自动机理论，建立了单车道及交叉路口交通流模型。为了使用户直观的了解交通运行状况，以便采取有效的优化措施对交通进行管理，设计并实现了城市交通流仿真系统。该系统具有优化功能，能够通过对数据的分析，产生交通管理的优化策略，对优化城市交通提出可供借鉴的措施。     

城市道路交通流仿真算法研究

将元自动机模型与车流跟随模型相结合，提出了一种全新的道路交通流仿真算法，快速准确地仿真再现了含有4个交叉路口的城市道路交通网络中的车流变化状况。     

基于元胞自动机模型的交通流混沌仿真研究

研究一维元胞自动机模型——Nagel-Schreckenberg（NS）模型的交通流混沌问题。用Matlab程序产生交通流时间序列,在一定参数组合情况下,仿真研究了交通流车队中前后车辆之间车头间距的变化过程,并在此基础上讨论了车辆密度和车辆减速概率的变化对交通流运动状态的影响。结果表明,当车流密度超过某一值时,NS模型仿真出的交通流会产生混沌现象;而交通流混沌产生的根本原因在于交通流的内在随机性,其中车辆不规则的加速、减速是这种内在随机性的主要因素。     

基于车前灯的夜间车辆视频检测研究

针对夜间车辆视频检测和车流量统计的难题，提出了一种改进的基于视频图像处理提取车前灯的算法。通过分析夜间车辆视频的特点，利用梯度滤波法消除地面反射光对车灯的干扰，实现图像增强，并将分水岭分割算法和直方图双峰法相结合提取车前灯的信息。利用车灯配对匹配原则设计了一种新的匹配算法和跟踪算法实现车灯的配对与跟踪，最终准确地实现了车辆检测和车流量的统计功能。     

A swarm intelligent method for traffic light scheduling: application to real urban traffic networks

Traffic lights play an important role nowadays for solving complex and serious urban traffic problems. How to optimize the schedule of hundreds of traffic lights has become a challenging and exciting problem. This paper proposes an inner and outer cellular automaton mechanism combined with particle swarm optimization (IOCA-PSO) method to achieve a dynamic and real-time optimization scheduling of urban traffic lights. The IOCA-PSO method includes the inner cellular model (ICM), the outer cellular model (OCM), and the fitness function. Our work can be divided into following parts: (1) Concise basic transition rules and affiliated transition rules are proposed in ICM, which can help the proposed phase cycle planning (PCP) algorithm achieve a globally sophisticated scheduling and offer effective solutions for different traffic problems; (2) Benefited from the combination of cellular automaton (CA) and particle swarm optimization (PSO), the proposed inner and outer cellular PSO (IOPSO) algorithm in OCM offers a strong search ability to find out the optimal timing control; (3) The proposed fitness function can evaluate and conduct the optimization of traffic lights’ scheduling dynamically for different aims by adjusting parameters. Extensive experiments show that, compared with the PSO method, the genetic algorithm method and the RANDOM method in real cases, IOCA-PSO presents distinct improvements under different traffic conditions, which shows a high adaptability of the proposed method in urban traffic network scales under different traffic flow states, intersection numbers, and vehicle numbers.