华中科技大学 研究生课程考试答题本 考生菀荣 考生学号M201673159 系、年级交通运输工程系、研一 类别科学硕士 考试科目交通流理论 考试日期2017 年 1 月10 日 交通流分配模型综述 摘要：近些年，交通流分配模型已经广泛应用到了交通运输工程的各个领域，
并且在交通规划中起到了很重要的作用。本文对交通流分配模型研究现状进行了综述，并分别对静态交通流分配模型、动态分配模型以及公交网络进行了阐述和讨论。同时对相关的交通仿真还有网络优化问题研究现状进行了探讨。最后结合自身学习经验做出了一些评价和总结。 关键词：交通流分配；模型；公交网络 0引言 随着经济和科技的发展，城市化进程日益加快，城市也因此被赋予更多的工程，慢慢聚集大量的人口。而人口数量的增加而直接带来的城市出行量增加，不管是机动车出行还是非机动车出行量都相较以前增加了很多，从而引发了一系列的交通问题。因为在城市整体规划中，交通规划已经成为了十分突出的问题。在整个交通规划过程中，交通分配在其中占有很重要的地位，为相关公交路线，具体道路宽度规划等都有很大作用。 1交通流分配及研究进程 1.1交通流分配简介 由于连接OD之间的道路有很多条，如何将OD交通量正确合理的分配到O和D之间的各条路线上，是交通流分配模型要解决的首要问题。交通流分配是城市交通规划的一个重要组成部分也是OD量推算的基础。交通流分配模型分为均衡模型和非均衡模型。 1.2交通流模型研究进程 以往关于交通流分配模型的研究多是基于出行者路径偏好的，主要有以Wardrop第一和第二原则为分配依据建立的交通分配模型，Wardrop第一原则假定所有出行者独立做出令自己出行时间最小的决策，最终达到纳什均衡的状
红绿灯模型 摘要 许多大中城市的交通拥阻造成了时间的浪费、工作的耽误和心理的烦躁，直接、间接带来了相当大的经济损失。缓解拥阻需要多方努力、综合治理，现在请就你所了解的城市的情况，应用数学建模方法提出、分析并探讨解决城市交通拥阻问题的办法。下面的问题只是一个十字路口的典型环境下相当简化的情形，不一定限于此。 作为城市交通的指挥棒，红绿灯对交通的影响起着决定性作用。如果红绿灯的设置不合理，不仅会影响到交通秩序；还有可能会影响到行人和自行车的安全。目前我市还有很多路口的红绿灯设置存在一些不合理的因素，例如一些路口是刚开通的，交管部门对路况和车流量的研究还不是很成熟，因此红绿灯的设置存在一些问题。而有些路口的车流量相对比较小，甚至有几个方向的车流量特别小，但绿灯时间设置太长，经常出现路口空荡荡但是车辆必须长时间等待的情况；同时在这样的路口，右转红灯显得有些多余。另外，该路口不同时段的红绿灯设置没有什么区别，显然这是非常不合理的。 下面我们就针对漳州职业技术学院与少体校间的十字路来研究一下红绿灯设置的合理方案。我们主要研究两个方面：红绿灯周期的设置以及一个周期内各个方面开绿灯的时间。在车辆拥挤的交叉路口，需要合理地调节各条车道安置的红绿灯，使车辆能够顺利、有效地通过。 关键词：红绿灯设置、红绿灯周期、红绿灯模型、十字路口
一、问题的重述 红灯停、绿灯行，红绿灯对交通的影响起着决定性作用。如果红绿灯的设置不合理，不仅会影响到交通秩序，还有可能会影响到行人和自行车的安全。目前漳州职业技术学院与少体校间的十字路口正在设置红绿灯，因为是学校附近，存在着上下课时的短暂高峰期人流，并且随着西洋坪大桥的投入使用及漳华路到胜利西路的直接开通，产生了大量的车流。请你根据漳州目前的实际情况，对于漳州职业技术学院与少体校间的十字路口的红绿灯设置一个合理的红绿灯周期以及一个周期内各个方向开绿灯的时间。 二、问题分析 随着漳州经济的增长，人们的收入日渐增加，越来越多私人车产生，加上人口也会随之增长且农村人口进入城镇，交通问题解决成为了一件重大事情。漳州土地资源有限，即使政府加大投入扩大道路面积也是治标不治本，所以红绿灯设置至关重要，目前漳州职业技术学院与少体校间的十字路口正在设置红绿灯，虽然十字路口位于马鞍山离市区较远，但因为是学校附近，存在着上下课时的短暂高峰期人流，并且随着西洋坪大桥的投入使用及漳华路到胜利西路的直接开通，产生了大量的车流。，对于漳州职业技术学院与少体校间的十字路口的红绿灯设置一个合理的红绿灯周期以及一个周期内各个方向开绿灯的时间。据考察十字路口车辆往东西方向相对较少，对于东西方向的最佳绿灯时间可以较短。 7:00~8:00、14:00~15:00、上班、上课的高峰期，11：00~12:00、18:00~19:00下班、下课高峰期，这时间段应延长绿灯限时，为车辆让行。 三、模型假设 一、假设红绿灯限时相同 二、假设车辆可以自由左右方向行驶 三、假设东西与南北车流量基本相同 四、符号说明 注：C为周期时间。L为一个周期内的总损失时间。每一相位的损失时间I=启动延迟时间-结束滞后时间；而整个周期的总损失时间为各个相位总损失时间的和加上各个绿灯间隔时间R。q为相应相位的车流量，s为相应相位的饱和车流量。（当车辆以大致稳定的流率通过路口时，该流率即该相位的饱和车流量。）
连续交通流模型及数值模拟 [摘要]本文对现有的交通流宏观模型进行了研究，总结了各种模型的思想、优缺点以及适用条件，在此基础上，选取了Payne 模型离散格式进行数值模拟，选取了某段高速公路的交通流作为模拟对象，展现了Payne 模型模拟交通流的可行性。 [关键字] 连续交通流；离散格式；数值模拟 0 引言 交通流理论研究加深了人们对复杂多体系统远离平衡态时演变规律的认识，促进了统计物理、非线性动力学、应用数学、流体力学、交通工程学等学科的交叉和发展等多学科的交叉渗透和相互发展。交通流理论研究的对象是离散态物质，是一个复杂的非线性体系，对这类物质运动规律的描述，尚无成熟的理论。 在宏观的连续流模型中，交通流被比拟为连续的流体介质，即将流量、速度和密度等集聚变量视为时间和空间的连续函数。模型包含时间和空间的状态方程，考虑了车辆的加速度、惯性和可压缩性，能够合理准确描述交通流的动态特性，相比微观模型有更大的优势。连续流交通流模型通常用密度（k ）、速度（u ）、流量（q ）三个变量来描述[1]。 1 连续交通流模型 1.1 LWR 模型 1955年，Lighthill&Whitham 提出了第一个交通流的流体力学模型——流体运动学模型[2]，随后P.I.Richards 独立地提出了类似的交通流理论。LWR 模型用k(x,t)和u(x,t)表示t 时刻位于x 处的交通流密度和平均速度，他们满足流体力学的连续方程： (),k q g x t t x ??+=?? （1-1） 此方程反映了车辆数守恒，其中g(x,t)是流量产生率，对没有进出匝道的公路，g(x,t)=0， 对进口匝道，g(x,t)>0，对出口匝道，g(x,t)=0。k 为交通密度，也称为交通流量；x ，t 分别为空间测度和时间测度。设u 为空间平均速度，则存在以下关系： q k u =? (1-2) 对于平均速度u(x,t)，假设平衡速度——密度关系： ()(,)(,)e u x t u k x t = (1-3) 以上3个方程构成了完整的一阶连续交通流模型，LWR 模型的优点是简单明了，可以采用流体力学和应用数学中的成熟工具进行分析，而且可以描述诸如交通阻塞形成和消散之类的交通现象，但是，由于该模型的速度是由平衡速度密度关系决定，并且没有考虑加速度和惯性影响，因此不适用于描述本质上处于非平衡态的交通现象，例如车辆上、下匝道的交通、“幽灵式”交通阻塞、交通迟滞、时走时停的交通等。于是，后来的学者们引进了高阶连续介质模型，考虑了加速度和惯性影响，将动量方程代替方程(1-3)。 1.2 Payne 模型 Pipes 于1953年提出交通流加速度的一般表达式： 2 d u u u d u k u k dt t x dt x ?????=+=-? ?????? （1-4） 1971年，Payne 根据LWR 模型的思想，假设交通流速度是动态变化的，在引用连续性方
交通流预测方法 随着社会经济和交通运输业的不断发展，交通拥挤等交通问题越来越凸现出来，成了全球共同关注的问题。那么对于交通流的预测不仅是城市交通控制与诱导的基础，还是解决道路拥堵问题的关键。如果能精确的预测交通网中各个支路上的汽车流量，那么我们可以运用规划方法对交通流进行合理的优化，从而使得道路的利用率达到最大，也可以解决部分拥堵问题。在新建道路的前期也需要对兴建道路的车流量进行一个长期的交通预测，从而对道路的经济效益进行评估，对论证道路修建的可行性研究提供依据。由此可见，对交通流的预测是必要的，在本课题中我对四公里立交车流作一个最优函数估计，旨在对四公里立交的车流进行精确预测。 交通流理论是研究交通随时间和空间变化规律的模型和方法体系。多年来交通流理论有了较快的发展，众多学者在这一研究方向做出了许多优秀的成果，将交通流理论运用于交通运输工程的许多研究领域，如交通规划、交通控制、道路与交通设施设计等。 预测方法从大体上可分为定性预测与定量预测。定性预测中主要有相关类比法、德尔菲法等；定性预测则分为因果分析、趋势分析智能模型。因果分析主要方法有线性回归、非线性回归等模型；趋势分析主要有时间序列模型、趋势回归模型等；智能模型主要包括神经网络模型和非参数回归模型。 短期交通流的预测方法较早期的有：自回归模型（AR）、滑动平均模型（MA）、自回归滑动平均模型（ARMA）、历史平均模型（HA）和Box-Cox法等，随着该领域的发展，预测方法不断趋于精确，在大批学者的共同努力下出现了许多更加复杂、精度更高的预测模型。大体来说可分为两类：一类是以数理统计和微积分等传统的数学方法为基础的预测模型，主要包括：时间序列模型、卡尔曼滤波模型、参数回归模型等；第二类是以现代科学技术和方法（如模拟技术、神经网络、模拟技术）为主要研究手段而形成的短期预测模型，该种方法不追求严格意义上的数学推导和明确的物理意义，更加重视与现实交通流量的拟合接近程度，该种方法主要包括非参数回归模型、KARIMA算法、基于小波理论的方法、谱分析和多种与神经网络相关的复合预测模型等。现阶段广泛应用的主要有以下四种模型。 历史平均模型Stepehanedes于1981年将此方法应用于城市交通控制系统中。其特点有算法简单，参数可用最小二乘法进行估计，操作简单，速度快，但其由于它是一种静态的预测方法，不能反映动态交通流基本的不确定性和非线性性，无法克服随即干扰因素的影响。 时间序列-ARIMA模型由Ahmed和Cook于1979年首次在交通领域提出。在大量连续数据的基础上，此模型没有较好的预测精度，但需要复杂的参数估计，且其对历史数据的依赖性较高，成本较高。该方法技术比较成熟，特别适用于稳定的交通流。该模型只是单纯从时间序列分析的角度进行预测，没有考虑上下游路段之间的流量关系。 神经网络模型人工神经网络诞生于20世纪40年代，Schin 于1992年用之于长期的交通预测，1993年1994年Dougherty 和Clark 分别将其应用于短期交通预测。该方法在一定程度上摆脱了建立精确数学模型的困扰，为研究工作开辟了新的思路。应用较广泛的有BP神经网络-误差反传神经网络模型、单元神经网络模型、基于谱分析的神经网络模型、高阶神经网络模型和模糊神经网络模型等方法 非参数回归模型，由Davis和Smith于1991年应用到交通预测领域，该预测方法是一种适合不确定性、非线性的动态系统的非参数建模方法。无需先验知识，只需足够的历史数据。 鉴于道路交通系统的非线性、复杂性和不确定性等特征，许多无模型的预测方法被应用到短期的交通流预测当中，且取得了良好的效果，研究发现，考虑上下游道路流量的关系的预测方法更能反映实际情况，比起单纯的时间序列预测方法更加贴合实际，有更大的发展空间。
1.交通流理论发展及研究现状 交通流理论研究是随着交通运输和汽车工业发展起来的变化规律的模型和方法体系。总结一下交通流理论发展历程之初到现在，可分为以下三个代表性标志阶段:是研究其随时间与空间从上世纪30年代创立。 1）创始阶段 1933年，金蔡首次论述了Poisson分布应用于交通流分析的可能性，随后亚当斯于1936年发表了数值例题，标志着交通流理论的诞生。1947年，格林希尔治等人在有关交叉口的交通分析中采用了Poisson分布[1]，这一时期的交通流理论基本上是概率论方法。 2）快速发展阶段 50年代后，经济复苏以及汽车工业的发展，迅速增加了道路交通流量，交通流中车辆的独立性越来越少;交通现象的随机性随之降低，为适应这些新情况，研究人员不断提出各种新理论，交通流理论得到了飞跃。1955年，著名的流体力学家莱特希尔和惠特汉发表了交通流理论的里程碑著作《论动力波》[2-3]。1956年，理查德独立提出相类似的理论，这就是称之为LWR理论的运动学模型。 LWR模型的优点是数学上只有一个微分方程，易于求解，且能用所得的微分方程解来解释最基本的交通现象;但LWR始终假设交通流速度总是处于平衡态，因而对交通瓶颈不能准确描述，更不能解释交通的时走时停和自组织现象[4]。 3）稳步发展阶段 70年代，世界经济再一次快速增长，交通流理论也得到了很好的发展。1971年，Payne把流体动力学中的动量方程引入交通流中，结合LWR方程，推出了交通流动力学新模型，成为交通流动力学研究史上的另一篇经典著作。[5]Payne 依照跟车理论，进一步将模型方程进行离散化，编写了第一个具有工程实际意义的计算机软件FREFLO程序。[6] 1975年，美国运输研究委员会编写了第一部交通流理论专著《交通流理论》，系统地阐述了这时期的理论研究成果。 1990年，加州大学阿道夫.梅.，又推出了另一部专著《交通流理论基本》，该书包括交通流理论研究的10个方面内容。 到了1996年，美国运输研究委员会在《交通流理论》(75年版)一书基础上联合编写了《交通流理论专论》一书，该书是《交通流理论》的升级，并补充加入了新的内容。 目前，国际上较有影响力的是德国学者Dirk Helbing和Boris S Kerner提出的三相交通流理论，提出了用物理学中相变的思想来研究交通，提出了“畅行相”、“同步相”、“堵塞相”的概念[7-9];我国学者吴正提出了低速混合交通[10]，黄海军、姜锐等人也发展了交通流[11-16]。 总的来说，80年代以来至今，交通流理论研究进展缓慢，本质上仍为沿用50年代的跟驰模型和流体动力学模拟方法，虽在具体细节上有所改进，但总体上未见重大突破，国际上交通流宏观理论虽有发展，但研究水平还有待于进一步提高。在对交通流压缩性理论的收集中发现，在可以查到的文献中，仅有吉林大学王殿海等2009年发表于东南大学学报的《交通流压缩特性研究》[17]一文，文中没有涉及采用交通流实际阻塞密度计算交通流压缩系数、交通波波速的计算方法。 2. 交通流微观模型 微观模型研究单个车辆在相互作用下的个体行为。主要包含跟驰模型和元胞
十字路口红绿灯的合理设置 陈金康 检索词：红绿灯设置、红绿灯周期 一、问题的提出 作为城市交通的指挥棒，红绿灯对交通的影响起着决定性作用。如果红绿灯的设置不合理，不仅会影响到交通秩序；还有可能会影响到行人和自行车的安全。 目前杭城还有很多路口的红绿灯设置存在一些不合理的因素，我们以古墩路一个路口(界于天目山路和文苑路之间)的红绿灯设置为例，该路口是刚开通的，交管部门对路况和车流量的研究还不是很成熟，因此红绿灯的设置存在一些问题。该路口的车流量相对比较小，有几个方向的车流量特别小，但绿灯时间设置太长，经常出现路口空荡荡但是车辆必须长时间等待的情况；同时在这样的路口，右转红灯显得有些多余。另外，该路口不同时段的红绿灯设置没有什么区别，显然这是非常不合理的。 下面我们就针对该路口来研究一下红绿灯设置的合理方案。我们主要研究两个方面：红绿灯周期的设置以及一个周期内各个方面开绿灯的时间。 二、模型的建立 1、红绿灯周期 从《道路交通自动控制》中，我们可以找到有关红绿信号灯的最佳周期公式： s q L C ∑ -+= 15 其中 : C 为周期时间。 相位：同时启动和终止的若干股车流叫做一个相位。 L 为一个周期内的总损失时间。每一相位的损失时间I=启动延迟时间-结束滞后时间；而整个周期的总损失时间为各个相位总损失时间的和加上各个绿灯间隔时间R 。（通俗地讲，启动延迟时间即司机看到绿灯到车子启动的反应时间，结束滞后时间即绿灯关闭到最后一辆车通过的时间。） 即R I L +∑= q 为相应相位的车流量 s 为相应相位的饱和车流量。（当车辆以大致稳定的流率通过路口时，该流率即该相位的饱和车流量。） 2、南北方向和东西方向开绿灯时间的分配 不妨忽略黄灯，将交通信号灯转换的一个周期取作单位时间，又设两个方向的车流量是稳定和均匀的，不考虑转弯的情形。
高速公路的交通流模型 评估各条高速路段最大流量 在研究车辆沿高速路行驶时，我们需要研究高速路车辆流与那些因素有关从而建立一个高速公路交通流模型，这里我们根据高速路上车流的速度V和单车道车流密度K对其车流量进行估计。 我们知道，一般高速公路单方向上分多个车道，设车道数为 这里我们假设各车道之间无差异，各自独立行车，不存在相互超车，越道情况。根据各变量的定义，可知 （1） 在实践中，可以经常看到：当道路的车辆增多时、车流密度增大，驾驶员被迫降低车速。当车流密度由大变小时，车速又会增加。这说明车速和密度之间有一定关系，并且车速随车流密度呈递减关系。一种最简单的假设是车速随车流密度呈线性递减关系。即有 dV 其中c0为正常数（2）， dK 考虑到实际随着车流密度K的增加，速度V的减小速率应该增加。因此将上述模型修正为 dV （3） dK 易知此模型为二次函数模型。 当车流密度为零，即时，速度V可达理论最高值，即所谓的畅行速度Vf。从而 （4） 当车流密度K达到阻塞密度Kj时，速度，公路处于阻塞状态。即
（5） 根据式（3）（4）（5）可得 K Kj 结合（1）有 K2 )], （7） Kj 这就是我们得到的高速公路车辆流模型，该模型反映的是车流与车速和密度三者之间的关系，下面我们将据此分析实际高速路的车辆流变化以及其所能承受的最大流量。为了更直观的了解该函数的特性，以下画出上述2个函数图像。 速度V和流量Φ关于密度K关系图 1200 1000 800 速度V 流量Φ 600 400 200 510152025 车辆密度K 图1：基于上述模型得到函数V 和Φ 关于K的函数大致图像
浅谈流体力学与交通流的联系 摘 要 本文简单论述流体力学与交通流之间的关系,介绍典型的交通流的流体力学模型,以及个人对于二者关系的初步看法。 关键词 交通流 流体力学模型 1 引 言 流体力学方法是交通流理论的三个主要研究方法之一。所谓流体力学方法，即交通波动理论，假定交通流是具有特定性质的一种流体，应用气体运动或声波洪水波理论，宏观地表现这种现象的变化和演进的方法。 自从著名的流体力学家Lighthill 和Whitham 提出交通流的力学模型以来，不少力学家和物理学家投入到交通科学研究中，建立了各种各样的交通流的流体动力学模型。 2 典型的交通流的流体力学模型 2.1 第一个交通流的力学模型——Lighthill-Whitham 模型 1955年，著名的流体力学家Lighthill 和Whitham 提出交通流的力学模型，满足如下的方程： 0)(=??+??x V t ρρ （1） 其中),(t x ρ和),(t x V 和表示t 时刻位于x 处的交通流密度和平均速度 此方程反映了车辆数守恒，对于平均速度),(t x V ，Lighthill 和Whitham 假设了一个速度-密度关系：
)) ,((),(t x V t x V e ρ= (2) 将（2）代入（1）中，就得到方程： 0][=????++??x V V t e e ρρρρ (3) Lighthill-Whitham 模型虽然具有简单明了的优点,但是仅仅适用于平衡态的交通流模型，无法解决本质上处于非平衡态的交通现象。 2.2其他几种交通流的流体力学模型的列举 Lighthill-Whitham 模型之后，还有很多其他模型 2.2.1 Payne 模型 2.2.2 K ühne 模型 2.2.3 K-K 模型 2.2.4 吴正模型 2.2.5 冯苏苇模型 3 研究方法 3.1 观测实验 可以选择到交通路口等地方通过人工观测记录，也可以到交通部门获取资料 3.2 建立数学模型 对于数据中出现的各个参数，通过数据的分析和参数辨识来确定。 3.3 问题的求解 只有少数问题可用特征线法解析求解，更常用的是数值方法，其
交通预测模型【对各种交通流预测模型的简要分析】 摘要:随着社会的发展，交通事故、交通堵塞、环境污染和能源消耗等问题日趋严重。多年来，世界各国的城市交通专家提出各种不同的方法，试图缓解交通拥堵问题。交通流预测在智能交通系统中一直是一个热门的研究领域，几十年来，专家和学者们用各种方法建立了许多相对精确的预测模型。本文在提出交通流短期预测模型应具备的特性的基础上，讨论了几类主要模型的结果和精确度。 关键词:交通流预测;模型;展望 20世纪80年代，我国公路建设项目交通量预测研究尚处于探索成长阶段，交通量预测主要采用个别推算法，又可分为直接法和间接法。直接法是直接以路段交通量作为研究对象；间接法则是以运输量作为研究对象，最后转换为路段交通量。 进入90年代后，我国的公路建设项目，特别是高速公路建设项目的交通量分析预测多采用“四阶段”预测，该法以机动车出行起讫点调查为基础，包括交通量的生成、交通分布、交通方式选择和交通量分配四个阶段。
几十年来，世界各国的专家和学者利用各学科领域的方法开发出了各种预测模型用于短时交通流预测，总结起来，大概可以分为六类模型：基于统计方法的模型、动态交通分配模型、交通仿真模型、非参数回归模型、神经网络模型、基于混沌理论的模型、综合模型等。这些模型各有优缺点，下面分别进行分析与评价。 一、基于统计方法的模型 这类模型是用数理统计的方法处理交通历史数据。一般来说统计模型使用历史数据进行预测，它假设未来预测的数据与过去的数据有相同的特性。研究较早的历史平均模型方法简单，但精度较差，虽然可以在一定程度内解决不同时间、不同时段里的交通流变化问题，但静态的预测有其先天性的不足，因为它不能解决非常规和突发的交通状况。线性回归模型方法比较成熟，用于交通流预测，所需的检测设备比较简单，数量较少，而且价格低廉，但缺点也很明显，主要是适用性差、实时性不强，单纯依据预先确定的回归方程，由测得的影响交通流的因素进行预测，只适用于特定路段的特定流量范围，且不能及时修正误差。当实际情况与参数标定时的交通状态相差较远时，
交通路口红绿灯 十字路口绿灯亮30秒，最多可以通过多少辆汽车？一问题重述 因为十字路口的交通现象较复杂，通过路口的车辆的多少依赖于路面上汽车的型号，数量和它们的行驶速度和方向以及同时穿过路口的非机动车辆的行人的状态等因素有关，因此，我们在求解“十字路口绿灯亮30秒，最多可以通过多少辆汽车”时应综合考虑各方面因素二模型假设 (1)十字路的车辆穿行秩序良好不会发生阻塞； (2)所有车辆都是直行穿过路口，不拐弯行驶，并且仅考虑马路一侧的车辆。 (3)所有车辆长度相同，并且都是从静止状态开始匀加速启动； (4)红灯下等侍的每辆相邻车之间的距离相等； (5)前一辆车启动后同后一辆车启动的延迟时间相等。 另外在红灯下等侍的车队足够长，以至排在队尾的司机看见绿灯又转为红灯时仍不能通过路口。 参数，变量：车长L，车距D，加速度a，启动延迟T，在时刻 t 第n 辆车的位置 S n（t） 用数轴表示车辆行驶道路,数轴的正向为汽车行驶方向, 数轴原点为红绿灯的位置。于是, 当S n(30)>0时, 表明在第30秒第n辆车已通过红绿灯，否则，结论相反。
三模型建立 1.停车位模型： S n（0）=–(n-1)(L+D) 2. 启动时间模型: t n =(n-1)T 3. 行驶模型: S n(t)=S n(0)+1/2 a (t-t n) 2, t>t n 参数估计 L=5m，D=2m，T=1s，a=2m/s 四模型求解 解: S n(30)=-7(n-1)+(30-(n-1))2>0 得 n≤19 且 t19=18<30=t 成立。 答案: 最多19辆车通过路口. 改进：考虑到城市车辆的限速，在匀加速运动启动后，达到最高限速后，停止加速, 按最高限速运动穿过路口。 最高限速：校园内v*=15公里/小时=4米/秒，长安街上v*=40公里/小时=11米/秒，环城路上 v*=60公里/小时=17米/秒 取最高限速 v*=11m/s，达到最高限速时间t n*=v* /a+t n =5.5+n-1 限速行驶模型: S n(t)=S n(0)+1/2 a(t n *–t n )2+v*(t-t n*), t>t n* =S n(0)+1/2 a (t-t n) 2, t n*>t>t n = S n(0) t n>t 解：S n(30)=-7(n-1)+(5.5)2+11(30-5.5-(n-1))>0 得 n≤17 且 t17 * =5.5+16=21.5<30=t 成立。 结论: 该路口最多通过17辆汽车.
1.3.1国外交通仿真技术的研究现状 交通系统仿真技术是随着电子计算机和系统仿真技术的发展而发展起来的。在国外大体上经历了三个发展阶段tl3〕。 第一阶段，20世纪40年代末至60年代初，为诞生期。该时期的工作大多讨论的是如何进行交通流仿真，直到大约1%O年，用仿真技术研究交通流状态的可能性和可行性才得到普遍承认，并且开始开发一些交通系统仿真软件。 第二阶段，20世纪60年代初至80年代初，为发展期。该时期，发表了大量的论文和专著，主要都是关于交通流仿真方法及其模型建立的内容。与此同时，大量的交通系统仿真应用软件被开发出来，这些软件可以分为两种类型，一类以宏观交通仿真模型为基础，另一类则以微观交通仿真模型为基础。 第三阶段，20世纪80年代初至现在，为成熟期。这一时期，交通系统仿真技术在美国已经得到了迅速的发展和广泛的应用。本阶段，交通系统仿真技术的发展呈现如下特征: ①系统建模开始突破微观模型与宏观模型，出现了混合模型。一个典型的例子是由schwerdtfeger于1984年提出的DYNEMO仿真模型，采用交通流的一般关系式来描述车流运动，而将每辆车看作是一个基本单元。另外，、乞nAerde于20世纪80年代中期开发的INTEGRATION，混合使用了微观和宏观交通流模型，被认为是准微观模型。 ②仿真软件开始向大型化、综合性方向发展。例如，由Hubschnelder
从1983年开始研制的MlsSION软件，既可用于高速公路，又可用于城市道路;既可用于一般的交通流仿真，又可用于公共交通系统的仿真试验。再如，由英国M琳公司开发的T班PS和美国caliper公司推出的肠anscAD软件包，都是以四阶段模型为基础，用于区域交通规划。值得一提的还有，由英国Quadstone公司从1992年开发奴它ARAMIcs，能够持100万个结点，，_400万个路段，32000个区域的路网。除此之外，这一时期还研制出用于信号交叉口的CALSIG(1988年)、CAPSSI(1986年)、POSIT(1985年)、SIDRA2.2(1986年)、sIGNA 乓55(1986年)、soAP一84(1984年)，用于高速公路的CoRQ以及用于乡村道路的TWOPAS等。 ③研究重点从软件开发逐渐转向了系统模型的改进，包括模型的精炼，如加入优化子模型和加入有效性测定、仿真模型集成、向个人计算机移植等等。于是，己开发出的软件不断推出新的版本，比如，到1983年，sIGOP己上升为SIGOP一111;到1987年，TRANSYT已经上升为TRANSYT7F;到1985年，FREQ已上升为FREQSPE，TRARR 己提出了第三版等等。 中国智能交通网https://www.doczj.com/doc/0112948526.html, 国内外交通仿真技术的研究现状https://www.doczj.com/doc/0112948526.html,/tech/show-8818.html ④新的计算机技术开始用于交通系统仿真，主要表现为仿真界面更加友好，人机交流更加方便。另外，计算机图形技术的应用使得仿真过
第23卷 第1期2006年1月 公 路 交 通 科 技 Journal of Highway and Transportation Research and Development Vol .23 No .1 Jan .2006 文章编号:1002-0268(2006)01-0110-05 收稿日期:2004-09-27 作者简介:郑英力(1971-),女,福建宁德人,讲师,研究方向为交通控制与仿真.(z hengyl71@s ina .com ) 交通流元胞自动机模型综述 郑英力,翟润平,马社强 (中国人民公安大学 交通管理工程系,北京 102623) 摘要: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。交通流元胞自动机模型由一系列车辆运动应遵守的运动规则和交通规则组成,并且包含驾驶行为、外界干扰等随机变化规则。文章介绍了交通流元胞自动机模型的产生与发展,总结和评述了国内外各种元胞自动机模型,并对元胞自动机模型的发展提出展望。 关键词:元胞自动机;交通流;微观模拟;模型中图分类号:U491.1+23 文献标识码:A Survey of Cellular Automata Model of Traffic Flow ZH ENG Ying -li ,ZH AI Run -p ing ,MA She -q iang (Department of Traffic Management Engineering ,Chinese People 's Public Security University ,Beijing 102623,China )Abstract :With the increas ing demand of traffic flow si mulation and the development of ITS research ,the traffic flow model based on cellular automata has been developed .Cellular automata model of traffic flow incorporates a series of vehicle movement rules and traffic regulations .Meanwhile ,the model works under some stochastic rules takin g into consideration of drivers 'behaviors and ambient interfer -ences .This paper introduces the establishment and development of cellular automata model of traffic flow ,su mmarizes and comments on different kinds of typical cellular automata models of traffic flow ,and furthermore ,presents a new perspective for further stud y of the model . Key words :Cellular automata ;Traffic flow ;Microscopic simulation ;Model 0 引言 交通流理论是运用物理学和数学定律来描述交通特性的理论。经典的交通流模型主要有概率统计模 型、车辆跟驰模型、流体动力学模型、车辆排队模型等 [1] 。20世纪90年代,随着交通流模拟的需要及智 能交通系统的发展,人们开始尝试将物理学中的元胞自动机(Cellular Automata ,简称CA )理论应用到交通领域,出现了交通流元胞自动机模型。 交通流C A 模型的主要优点是:(1)模型简单,特别易于在计算机上实现。在建立模型时,将路段分 为若干个长度为L 的元胞,一个元胞对应一辆或几辆汽车,或是几个元胞对应一辆汽车,每个元胞的状态或空或是其容纳车辆的速度,每辆车都同时按照所建立的规则运动。这些规则由车辆运动应遵守的运动规则和交通规则组成,并且包含驾驶行为、外界干扰等随机变化规则。(2)能够再现各种复杂的交通现象,反映交通流特性。在模拟过程中人们通过考察元胞状态的变化,不仅可以得到每一辆车在任意时刻的速度、位移以及车头时距等参数,描述交通流的微观特性,还可以得到平均速度、密度、流量等参数,呈现交通流的宏观特性。
建模实习作业题 之红绿灯闪烁模型班级：计算1502
交通管理中非数字灯闪烁时间模型 摘要 本文在了解过车辆通过红绿灯所遇见的情况，以及对车型的分析下，重点通过常微分方程建立起时间，刹车距离，以及刹车制动因素相关的数学模型。 在问题中对红绿灯灯应闪烁时间做出等价转换，闪烁的意图是让车辆在黄灯前停在停止线前，对于影响车辆刹车距离的因素主要由车辆制动力控制，闪烁时间应为驾驶员观察到信号变换反应的时间与驾驶员制动使车辆停在停车线所需时间之和。在法定通过红绿灯的速度下对大型车辆进行讨论，因为小型车辆制动距离明显小于大型载货汽车。 对于模型的评价，本文采用与实际生活中数据以及对车辆理论数据进行对比，以此检验模型建立的合理性及正确性。 最后，本文分析了现有模型的缺陷，并提出进一步改进方法，使之与贴合生活方面进一步。 【关键词】微分方程；刹车制动力；制动因素
目录 一、问题重述 (4) 二、基本假设 (4) 三、符号说明 (4) 四、模型建立、分析与求解 (5) 五、模型评价与改进 (6) 六、参考文献 (7)
一、问题重述 从2013年元月一日，国家开始实行新的交通法规。在十字路口的交通管理中，最大而且最有争议的改变是闯黄灯。在以前的交规中，亮红灯之前要亮一段时间黄灯，这是为了让那些行驶在十字路口或距十字路口太近以致无法停下来的车辆通过路口.现在规定闯黄灯也是违规行为，为了不违反交通法规，对有时间数字的交通灯，司机根据时间数字可以提前对自己的行动作出决策，但还有很多交通灯是非数字的，这就不可避免的对司机的判断造成障碍，为此，非数字的交通灯在变灯前加入了闪烁，以提醒司机。为了让司机在十字路口有足够的时间决定过不过马路，请你考察实际生活中的道路，给出最佳的闪烁时间。 二、基本假设 1.假设刹车途中，刹车制动力恒定 2.行驶过程中没有意外事故 3.针对一辆车，同一方向仅一辆车 4.天气晴朗，路面干燥，为草沙路路面 三、符号说明 f刹车因素t1反应时间 t制动时间t2总时间 v0初始速度d总距离 s 反应距离x 制动距离 m车辆质量F刹车制动力 L 十字路口长度l 车辆长度
国内外交通仿真技术的研究现状 仿真，顾名思义是指对真实事物的模仿，也称为“模拟”，它是指为了求解问题而人为地模拟真实系统的部分或整个运行过程。由于科学研究与实践的对象是兼有方法论与工具意义的系统仿真问题，因此，我们讲的仿真一般也就是指系统仿真。雷诺(T.H.Nayfor)在其专著中定义:仿真是在数字计算机上进行实验的数学化技术，它包括数字与逻辑模型的某些模式，这些模型描述某一事件或系统(或者它们的某些部分)在若干周期内的特征。 国内学者认为:系统仿真就是在计算机或实体上建立系统的有效模型(数字的、物理的、数字一物理效应混合的模型)，并在模型上进行系统试验。 目前人们普遍接受的观点是:系统仿真是以相似原理、控制理论、系统技术、信息技术及其应用领域有关专业技术为基础，以计算机和各种专用物理效应设备为工具，利用系统模型对真实的或设想的系统进行动态研究的一门多学科综合技术。 系统仿真是20世纪50年代逐步形成并迅速发展起来的新兴学科。最早的通用仿真器是由美国IBM公司研制的，1%7年更名为通用仿真系统，并增加了许多功能，直至后来发展成应用最广的一种离散系统仿真语言。时至今日，仿真技术发展方兴未艾。我国自20世纪50年代就开展了仿真技术研究，并得到了迅速发展。60年代末，在开展连续系统仿真的同时，已开始对离散事件系统(如交通管理、
企业管理)进行仿真研究。 70一80年代，在训练仿真器方面获得飞速发展，自行研制的飞行仿真器、舰艇仿真器、火电机组培训仿真系统、化工过程培训仿真系统、汽车模拟驾驶仿真器相继研制成功并投入使用，在行业操作人员培训中发挥了很大的作用。1989年中国系统仿真学会正式立，标志着仿真学在中国的发展进入了一个崭新的阶段。90年代，我国开始对分布交互式仿真、虚拟现实仿真等先进仿真技术及其应用进行研究，开展了较大规模的复杂系统仿真[‘2一。 系统仿真近些年来发展十分迅速，它综合集成了计算机、网络、图形图像、多媒体、软件工程、信息处理、自动控制等多个高科技领域的知识。现代仿真系统已经成为任何复杂的系统特别是高新技术产业不可缺少的研究、设计、评价和训练的手段和工具，并在实践中得到了有效的应用。 1.3.1国外交通仿真技术的研究现状 交通系统仿真技术是随着电子计算机和系统仿真技术的发展而发展起来的。在国外大体上经历了三个发展阶段tl3〕。 第一阶段，20世纪40年代末至60年代初，为诞生期。该时期的工作大多讨论的是如何进行交通流仿真，直到大约1%O年，用仿真技术研究交通流状态的可能性和可行性才得到普遍承认，并且开始开发一些交通系统仿真软件。 第二阶段，20世纪60年代初至80年代初，为发展期。该时期，发表了大量的论文和专著，主要都是关于交通流仿真方法及其模型建立
城市道路交通流预测 1交通流预测方法历程 在交通预测方法方面，上世纪60年代，国外就开始研究交通流预测模型，并逐渐将这些模型应用于短时交通流预测。早期的预测方法主要有时间序列法，自回归滑动平均模型(ARMA)、卡尔曼滤波预测模型等等。这些预测模型主要为线性模型，其考虑因素都较为简单，一般都用最小二乘法(LS)在线估计参数，利用历史数据线性变化趋势预测交通流参数。早期的方法具有计算简便，易于数据实时更新，便于数据量和规模较小的条件下应用的优点；但是由于这些模型不能体现交通流的非线性和随机性，很难克服随机因素对交通流量的干扰，所以随着预测时间隔的缩短，随机因素的作用也增强了，这些模型的预测精度和实时性也就变得达不到预期的效果。 伴随着交通流量预测研究的深入进行，学者们又提出了很多更复杂的、更高精度的预测方法和模型。从表现形式上大体可分成三类：第一类是早期以数理统计等传统数学方法为基础的线性预测模型；一类是以现代控制理论和科学技术(如模拟技术、神经网络、模糊控制)为主要方法和手段而形成的非线性预测模型，他们的特点是不需要精确的物理模型，在一定应用范围内却具有良好的鲁棒性、精确度；第三类主要是前两者的组合应用，第三类方法综合了的特性，克服前两者他们的缺点，使得前两者的优点互补，从而达到很好的预测效果。这类方法建模过程较为复杂，但为短时交通流预测研究开辟了新的路径，也是将来短时交通流预测方法的发展方向。 早在1994 年Hobeika, A. G 和Chang Kyun Kim 在文献中提出了根据截面历史数据、实时数据和上游交通流数据进行短时交通流预测。Brian L. Smith 和Miehael J. Demetsky(1997)在文献中对历史平均预测模型、时间序列预测模型、神经网络预测模型和非参数回归预测模型四种交通流预测模型进行了比较，结果非参数回归模型以其模型简单，精度高成为了小样本预测中最佳的
交通流预测模型综述 摘要： 随着社会的发展，交通事故、交通堵塞、环境污染和能源消耗等问题日趋严重。为了缓解交通压力，交通专家也提出了各种不同的方法。在交通网络越来越复杂的今天，交通流预测在智能交通系统中是个热门的研究领域，因为正确的交通流预测，可以进行实时交通信号控制，交通分配、路径诱导、自动导航，事故检测等。本文从交通流短期预测模型出发，分析常见预测模型的优缺点，得出综合模型进行预测将是交通流预测领域的发展趋势。 关键字：交通流预测，智能交通系统，综合模型 Traffic flow predictive models review Abstract: With the development of society, traffic accidents, traffic jams, environmental pollution and energy consumption problems become more and more serious. In order to alleviate traffic pressure, traffic experts also puts forward all kinds of different methods. In the traffic network is more and more complex today, traffic flow predictive in intelligent transportation system is a hot research fields, because the correct traffic flow predictive, can real-time traffic signal control, traffic distribution, route guidance, automatic navigation, accident detection, etc. This article from short-term prediction model of traffic flow, analyzes the advantages and disadvantages of common prediction model, it is concluded that predict comprehensive model will be traffic flow predictive areas of development trend. Keywords:Traffic flow predictive, Intelligent transportation system, integrated model 引言 目前，有关交通流预测方面的研究已取得大量的成果，建立了多种实时交通量预测的方法，其预测精度也达到了较高水平。本文先是通过研究分析不同交通流短期预测模型的优缺点，然后对具有优势的基于神经网络的综合模型进行模型的构建。 一、交通流预测概述 （一）交通流预测的必要性 随着人们生活水平的提高，私家车的数量、人们出行的次数等越来越多，使得交通事故、交通堵塞、环境污染和能源消耗等问题日趋严重。很多城市也陷入了“拥有最宽阔的马路，也拥有最宽阔的…停车场?”的困境，严重影响了城市的运转效率，客观上阻碍了社会、经济的快速发展。多年来，世界各国的城市交通专家提出各种不同的方法，试图通过先进的智能交通手段来缓解交通拥堵问题。而实现这些系统或方法的关键，不仅要有实时的道路检测数据，更重要的是，要获得实时、可靠、准确的预测信息。再利用动态路径诱导和交通信息系统为出行者提供实时有效的道路信息，实现动态路径诱导，达到节约出行者旅行时间，缓解道路拥堵，减少污染、节省能源等的目的。因此，准确、可靠的交通预测信息是动态路径诱导系统的基础和关键。