考虑路内停车的元胞自动机交通流模型

为了研究路内停车对路段交通的影响,针对路内停车条件下车辆行为过程分别建立相应的元胞自动机行为规则,进而应用上述规则对不同参数设置下的交通流演化过程进行数值模拟,并分析和讨论了路内停车条件下交通相变特性。研究结果表明,在双向双车道有路内停车路段中,车辆换道至对向车道概率的增加导致路段交通流密度较低时也能发生阻塞;路段交通流密度增大使对向交通阻塞概率增加,而待停车概率增大导致路段交通流平均速度降低的同时未必使对向交通阻塞概率增加。     

基于元胞自动机的交通流分析

结合元胞自动机的理论,对车辆运行建立了交通流数学模型.通过C++软件描述了运行车辆除超车之外靠右行规则下,交通流量随换道概率变化的情况;通过Matlab软件进行仿真模拟,揭示了交通密度在右行规则控制下所形成的交通流的规律性.结果表明:在靠右行驶规则下,适当的转向概率和车速有利于交通流量的提升.     

基于混合交通流的车辆换道行为

采用元胞自动机模型研究了城市交通中车辆的换道行为。在模拟非对称换道规则下混合交通流中的车辆换道行为中,通过增加公交车影响因子这一换道动机,分析了公交车对社会车辆换道行为的影响。分析结果表明:公交车的存在增加了车流中车辆的换道概率,且当道路处于中低密度状态时,社会车辆换道概率随公交车比例上升而增加,相应路段平均车速降低。在考虑了公交车影响因子后发现,公交车影响因子的存在会明显降低车辆换道概率。     

三车道有管理元胞自动机交通流模型的研究

在三车道元胞自动机交通流模型的基础上,将第1车道规定为超车道,对超车道上车辆换道进行管理,提出了一种三车道有管理元胞自动机交通流模型.并分析了车辆减速概率、换道概率对交通流的影响,结果表明,对超车道上车辆进行管理,并没有改变系统的交通流特性,而是增加车辆驾驶的安全性.     

考虑前车效应的一维元胞自动机混合交通流模型研究

针对以往一维元胞自动机交通流模型中急刹车的问题,考虑了混合交通流中两个连续车辆之间的速度差以及加速行为差异,基于慢启动规则提出了一个新的元胞自动机交通流模型,减速幅度大小及慢化概率与速度差相关.通过计算机数值模拟,从基本图中分析发现大型车辆占比对于系统的道路占有率临界值与最大平均流量影响显著,并且新模型提高了中高密度区域的流量;得出的时空图及速度统计表明新模型可以抑制阻塞的形成,延缓了完全静止阻塞现象的发生,使得小集团阻塞稳定存在于系统中并提高了交通系统的稳定性.     

混有网联车辆的交通流稳定性和最大服务流率分析

针对传统车辆和网联人工驾驶车辆组成的混合交通流,分析不同网联车辆市场占有率对稳定性和最大服务流率的影响。基于传统车辆与网联车辆的跟驰特性,建立混合交通流稳定性分析的一般方法;基于HCM2010宏观交通流分析方法,获得不同网联车辆市场占有率下的最大服务流率。结果表明:市场占有率的增加有利于提高混合交通流的稳定性与最大服务流率;当占有率大于0.51时,混合交通流可在任意平衡态速度下稳定,在高密度、低稳态速度下的稳定性提高更加显著;相比传统交通流,网联车辆交通流的通行能力可提高63.64%;当占有率大于0.5时,混合交通流最大服务流率提升更快,且占有率越高,提高幅度越大。     

基于换道时间分布的交通流随机微分方程

在总结随机交通流理论发展的基础上，提出考虑换道时间随机性的随机交通流动力学方程，给出包括换道行为的交通流方程数值解法.解法结合换道时间的密度分解和偏微分方程的差分求解，对快速路交织区车流速度在时空上的演变概率进行求解，得到交通流速度演变趋势的随机可能性，并表达为速度变化的概率密度.求解结果表明，交通流动力学随机微分方程及其数值解法能够描述复杂交通流的随机特性，速度概率密度函数弥补了其他交通流方程难以表达的车流速度随机特征，为深入研究拥堵工况的交通流演变规律提供了新研究手段，也为交通设施和交通控制设计提供了通行能力之类的参量在可靠性上的理论分析方法.     

降雨条件下高速公路车辆行驶速度特性

以京港澳高速公路湖北省内金山至武汉南路段的交通流检测器,以及交通流检测器附近设置于路侧的公路气象站历史数据为对象,考虑降雨天气因素,分析有无降雨和不同降雨强度对车辆速度均值及速度离散分布的影响;考虑不同降雨天气条件及不同车道位置、不同车辆类型、不同时间段的车速行驶速度的差异性;基于Greenshield经典交通流V-K关系,采用非线性回归方法,建立了因素对速度影响的雨天车辆行驶速度综合预测模型,拟合度达到80%.该成果对于研究降雨因素对行车安全影响,分析降雨条件下通行能力,制定降雨条件下可变速度控制等交通控制措施具有参考意义.     

考虑智能网联车队强度的混合交通流基本图模型

随着智能网联车的发展和普及,在未来较长时段内,道路上的交通流内将过渡为由智能网联车和人工驾驶车组成的混合交通流。为揭示此类混合交通流流量、密度、速度三者之间的关系,本文以考虑智能网联车功能退化和车队强度为出发点,建立了智能网联环境下的混合交通流基本图模型。首先,对智能网联车退化后产生的不同类型车辆分别采用特定的跟驰模型进行模拟,并确定了车队强度影响下不同类型车辆的比例;基于此,推导出同时考虑车辆功能退化与车队强度的基本图模型,以弥补已有研究未全面考虑二者的不足,使构建的模型更符合混合交通流实际情形;最后,通过设计SUMO仿真实验进行验证。仿真结果表明：不同场景下仿真获得的流量-密度散点与对应理论曲线的一致性较高,从而验证了理论模型的正确性。     

元胞自动机交通流NS模型的参数关联研究

分析了周期边界条件下元胞自动机交通流NS模型中车辆最大速度v_(max)和随机慢化概率p这两个重要参数对流量-密度相图的作用机制.结果表明:参数v_(max)和p决定系统相图,低密度区域的流量-密度相态主要与参数v_(max)相关联,高密度区域相态主要与参数p相关联,中间密度区域相态受二者联合作用.在上述相图特性基础上,推导出流量-密度的参数关联抽象函数,利用数值分析的方法拟合出函数的具体表达式.最后以流量峰值为例,分析了v_(max)和p对系统流量峰值的联合约束关系以及参数间的关联约束关系,为NS模型中参数的合理选取提供重要依据.