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城市道路交叉口气流运动的三维数值模拟
采用数值模拟的方法,探究了城市道路交叉口内的气流运动规律.基于德国汉堡大学风洞试验中的交叉口物理模型,采用耦合湍流模型的N-S方程,数值求解了交叉口处的三维气流场.数值模拟结果与风洞实验结果基本符合,达到了相互印*的效果.数值模拟结果表明:对于有纵向偏移(偏移量等于建筑物高度)的道路交叉口,在与来流风向垂直的纵向街道的水平面上形成三个旋涡;在远离交叉口中心并与来流风向垂直的交叉口街道峡谷内垂直面上形成一个顺时针旋涡;由于存在建筑物偏移,交叉口处的空气交换表现为来流从左方和上方街道导入,而从右方和下方街道导出,该空气交换特征与对称交叉口的空气交换规律截然不同.。
交叉口混合交通冲突模型研究
交通冲突是城市交通中常见的问题之一，尤其在交叉口区域，交通冲突更为频繁。
为了提高交通效率和安全性，研究人员一直在努力寻找有效的解决方案。
本文将以交叉口混合交通冲突模型为研究对象，探讨其在改善城市交通中的应用。
交叉口混合交通冲突模型是一种通过建立数学模型和仿真实验来研究交叉口交通冲突的方法。
该模型可以模拟不同类型车辆在交叉口的行为，包括机动车、非机动车和行人等。
通过分析各种车辆之间的相互影响和交通流量的变化，可以预测交叉口的交通冲突情况，并提出相应的改进措施。
在研究中，首先需要收集交叉口的实际交通数据，如交通流量、车辆速度和行人行为等。
然后，利用这些数据建立交叉口混合交通冲突模型，并进行仿真实验。
通过模拟不同的交通流量、车辆类型和信号控制策略等条件下的交通情况，可以得出不同交通冲突模式的变化规律。
根据模型的研究结果，我们可以提出一些改善交叉口交通的建议。
例如，对于高峰期交通流量大的交叉口，可以采用信号优化控制策略，减少车辆的停车等待时间。
对于非机动车和行人，可以设置专用通行道或行人天桥，避免与机动车发生冲突。
此外，交叉口混合交通冲突模型还可以用于评估不同改进方案的效果。
通过对比不同控制策略下的交通冲突情况，可以选择最佳方案并进行实施。
综上所述，交叉口混合交通冲突模型是一种有益的研究方法，可帮助我们更好地理解交叉口交通冲突的原因和规律。
通过建立合理的模型和仿真实验，我们可以寻找到有效的改进措施，以提高交通效率和安全性。
未来，我们还可以进一步完善该模型，考虑更多因素的影响，为城市交通的发展做出更大的贡献。
城市道路交通拥堵问题的混合车辆流模型研究随着城市的不断扩张和人民生活水平的提高，道路交通拥堵问题日益突出。
而传统的单一车辆流模型已不能完全解决现代城市道路交通拥堵问题。
因此，本文将重点研究混合车辆流模型，以期找到更优秀的解决方案。
一、混合车辆流模型的定义混合车辆流模型是指各种类型车辆混合的车流模型，包括汽车、公共汽车、摩托车、自行车等多种交通工具在内。
而传统的单一车辆流模型仅涉及到一种特定类型车辆的交通模型，忽略了其他交通工具的存在，无法全面分析城市道路交通拥堵问题。
因此，混合车辆流模型具有更高的综合性和适用性。
二、混合车辆流模型研究的意义城市道路交通拥堵问题与混合车辆流模型研究息息相关。
随着现代城市的发展，汽车、公共汽车、摩托车、自行车等不同类型的交通工具纷纷出现，不同交通工具间的协同效率和冲突问题也越来越明显。
因此，研究混合车辆流模型对于城市道路交通拥堵问题的解决至关重要。
混合车辆流模型还可以研究不同交通工具之间的协同问题，提高城市道路交通的安全性和效率。
三、混合车辆流模型的特点1. 多样性混合车辆流模型包含多种交通工具，在道路交通繁忙的城市环境下，这种多样性将成为交通规划中需要考虑的重点。
2. 复杂性混合车辆流模型的复杂性跟多样性息息相关。
多种类型车辆的交通特性不同，对道路和环境的需求也不同，这就要求我们建立多维度、多级别的混合车辆流模型。
此外，不同的交通工具可能存在冲突或协同问题，也需要采用差异化的策略。
3. 实时性混合车辆流模型需要具备实时性，及时掌握各种交通工具的流量信息，根据路况变化及时更新模型，从而适应不同的交通状况。
四、混合车辆流模型研究的方法1. 计算机模拟计算机模拟是混合车辆流模型研究的主要方法之一。
通过计算机模拟，可以模拟出城市道路交通拥堵问题，并进行不同交通工具的交互式分析。
在计算机模拟中，可以考虑到许多复杂的因素，如天气、交通信号灯、车辆速度、车流量、车道变宽等，从而得到更加准确的结果。
信号交叉口非机动车和行人混合交通流运行特性摘要：介绍了国内外有关信号交叉口非机动车和行人混合交通的研究背景，将信号交叉口非机动车和行人混合交通流在交叉口的运行过程分为三段进行研究，进而分析了信号交叉口非机动车和行人混合交通在非人集结过程、过街通行过程的集结特性及通行特性并建立了相关的时间模型；对干扰冲突过程中非人混合交通对右转机动车的干扰进行了研究，并给出了评价干扰的指标。
关键词：非机动车和行人；混合交通流；集结群；集结过程；通行过程；干扰冲突引言长期以来，信号交叉口非机动车和行人混合交通的研究一直是交通工程领域研究的薄弱环节，国内外交通学界的学者在这方面开展了大量的研究。
在发达国家，由于交通流中的非机动车以自行车为主，所以这些国家主要对自行车交通流特性进行研究，虽然较少但也有一些成果，如：Smith 和Opiela 在不同的环境下测定了自行车的行驶速度分布，Botma 和Papendrecht 建立了自行车排队长度与平均速度的关系。
而M. Hossain 研究了信号交叉口非机动车对于机动车饱和流率的影响，并建立模型。
在国内，交通学界的专家学者对信号交叉口非机动车和行人混合交通的研究也有一些，如：谢之权等人对自行车??—行人共享道条件下自行车交通流特性研究，建立了共享道条件下自行车交通流的基本模型。
曲大义、王殿海等人对中国城市混合交通中自行车和行人在交叉口的到达特性和释放特性以及混合交通中机非冲突机理进行了研究，并给出了此问题的解决方法；王铨登通过对成都市6个无左转专用信号的平面信号控制交叉口的24 条人行横道上行人过街时间进行调查与分析，建立了行人过街平均时间模型并通过了检验。
本文基于此背景下对信号交叉口非机动车和行人混合交通进行了研究。
1.数据采集为获取信号交叉口非机动车和行人混合交通的基本参数，论文选取了福州市五四路～东大街路口的四个路口为调查点，调查工作于2012年8月开展，调查日期选在晴朗天气的高峰时段，上午7：30-8：30，下午取5：00-6：00。
交通流预测中的混合预测模型研究随着城市化和经济发展的快速推进，交通拥堵问题日益严重，交通流预测成为解决交通拥堵的重要手段。
然而，由于交通系统的复杂性，单一的预测模型往往无法准确预测未来交通流量。
因此，本文将研究交通流预测中的混合预测模型，旨在提高交通流量的预测准确性。
混合预测模型是将多个不同预测方法结合起来，利用各自的优势进行交通流量预测。
常见的混合预测模型包括时间序列模型、机器学习模型和神经网络模型。
时间序列模型是一种基于历史数据的预测方法，通过分析时间序列的趋势、周期和季节等特征，来预测未来的交通流量。
其中，ARIMA模型是一种经典的时间序列模型，可以根据历史数据的自相关性和趋势性来预测未来的交通流量。
然而，时间序列模型往往只考虑历史数据的影响，忽略了其他影响因素的作用。
机器学习模型是一种基于数据的预测方法，通过训练模型来预测未来的交通流量。
常用的机器学习模型包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和深度学习模型。
这些模型可以利用历史数据中的多个特征，如交通流量、天气、节假日等变量，来预测未来交通流量。
相比于时间序列模型，机器学习模型能够更好地捕捉非线性关系和复杂性。
神经网络模型是一种模拟人脑神经元网络的预测方法，通过多层神经元的连接和训练，来预测未来的交通流量。
常见的神经网络模型包括多层感知机（MLP）、长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）。
这些模型可以通过大规模数据的训练，提取特征并进行非线性建模，从而预测未来的交通流量。
然而，神经网络模型需要大量的数据和计算资源，并且对于模型的结构和参数设置非常敏感。
在交通流预测中，混合预测模型将时间序列模型、机器学习模型和神经网络模型相结合，可以综合利用它们的优势，提高预测精度和稳定性。
例如，可以通过时间序列模型来预测长期趋势和季节变化，并通过机器学习模型和神经网络模型来捕捉细微的非线性关系和短期波动。
此外，混合预测模型还可以考虑交通系统中的其他影响因素，如路段拓扑结构、交通信号和人口分布等。
城市交通拥堵的混合流行为模型建立与仿真近年来，随着城市化进程的加快，城市交通拥堵问题日益凸显。
为了更好地理解和解决城市交通拥堵问题，建立和仿真混合流行为模型成为了一种重要的研究手段和工具。
本文将介绍城市交通拥堵的混合流行为模型的建立及其仿真方法。
首先，我们需要了解城市交通拥堵的混合流行为模型是如何建立的。
混合流是指不同类型的交通参与者在同一个路网中以不同的速度和密度混合行驶的交通情况。
建立混合流行为模型的关键是考虑不同类型参与者之间的相互作用和影响。
一种常见的混合流行为模型是基于细胞自动机（Cellular Automaton）的模型。
细胞自动机将道路划分为许多相互连接的单元格，每个单元格表示一个交通参与者。
在模型中，交通参与者根据一定的规则进行移动和交互。
通过在模型中引入不同类型的参与者，如机动车、自行车和行人，可以实现对混合流行为的模拟。
另一种常用的混合流行为模型是基于宏观交通流理论的模型。
宏观交通流理论将交通流看作是一种连续的群体运动，并统计了整体交通流的特征。
该模型通过建立交通流的流动模型和排队模型，考虑交通参与者之间的相互影响，预测和仿真交通拥堵现象。
在建立混合流行为模型的基础上，进行仿真是了解和分析城市交通拥堵问题的有效手段。
仿真可以模拟交通流的运动、排队和变化过程，帮助我们观察和理解交通拥堵的产生机制。
常用的交通仿真软件包括SUMO、VISSIM和MATSim等。
这些软件提供了各种模型和算法，可以模拟不同类型参与者在城市路网中的行为和互动。
通过设置交通流初始条件和相关参数，进行仿真实验，我们可以观察交通流的变化和交通拥堵的发展过程。
除了仿真软件，还可以利用计算机编程语言和数据可视化工具进行建模和仿真。
使用编程语言，我们可以自定义混合流行为模型，并引入各种情景和约束条件。
数据可视化工具可以将仿真结果以图表或动画等形式展示，帮助我们更直观地分析和评估交通拥堵问题。
在进行仿真实验时，我们需要考虑多个因素的影响。
基于混合方法的路网交通流预测模型研究随着城市化进程的不断加速，城市交通问题已成为亟待解决的问题之一。
交通预测可以帮助城市交通部门做到早期规划和管理，提高交通流量的网络通行能力，缓解交通拥堵，提高交通安全性和人民的生活质量。
在实际应用中，交通流预测的准确性和实用性直接关系到交通管理和交通规划的成功。
因此，本文将基于混合方法的路网交通流预测模型进行研究。
一、交通流预测的研究现状分析近年来，随着交通数据和交通技术的快速发展，交通流预测技术也取得了长足的发展。
目前，交通流预测技术主要包括传统方法和机器学习方法两种。
传统方法主要包括时间序列分析、回归分析、神经网络、卡尔曼滤波等。
这些方法的预测结果稳定可靠，但是对数据的依赖度高，对于复杂的城市路网数据处理能力有限。
机器学习方法则以大量数据作为输入，系统地学习数据中的规律，并预测未来的交通流量。
机器学习方法包括支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等。
它们能够处理大量数据，适应复杂的路网数据处理，但是训练时间较长，存在过拟合和欠拟合问题。
因此，混合方法成为了当前研究的热点。
混合方法可以同时利用传统方法和机器学习方法的优势，提高交通流预测模型的准确性和稳定性。
近年来，基于混合方法的交通流预测模型成为了研究的热点之一。
二、基于混合方法的路网交通流预测模型分析基于混合方法的路网交通流预测模型是结合了传统方法和机器学习方法的特点，提高了预测模型的性能。
该模型包括三个步骤：数据预处理、模型选择、模型训练与实现。
数据预处理：数据预处理包括数据清洗、缺失值填充、数据平滑等预处理过程。
由于原始数据往往存在缺失值和异常值，需要对数据进行分析和清洗。
如果数据量较大，可以考虑采用采样方法进行数据平滑。
模型选择：选择适合的模型是交通流预测的关键之一。
传统方法中，ARIMA和VAR是常用的时间序列方法；BP神经网络和RBF神经网络是常用的神经网络方法。
机器学习方法中，支持向量机、随机森林和朴素贝叶斯分类器等方法也被广泛应用。
基于混合流模型的城市交通拥堵分析与优化城市交通拥堵一直以来都是一个困扰城市发展和居民生活质量的重要问题。
针对这一问题，研究者们一直致力于分析交通拥堵的原因，并提出相应的优化方案。
其中，基于混合流模型的分析与优化方法被广泛应用于城市交通管理中，为改善交通拥堵现象提供了有效的手段。
混合流模型是一种通过综合考虑交通流量、车速、车辆行驶行为等因素，对城市交通状态进行建模和分析的方法。
该模型能够更全面地反映交通拥堵的细微变化，从而为决策者提供决策依据。
混合流模型的核心是将城市交通系统视为一个复杂的网络，通过考虑不同类型车辆的流量及其对交通流的影响，预测城市交通的拥堵状况，进而提出优化措施。
在混合流模型中，首先需要对不同类型车辆的特性进行建模。
例如，私家车通常具有较高的速度和较低的容忍度，而公交车则可能具有较低的速度和较高的容忍度。
此外，货车和摩托车等非机动车辆的特性也需要考虑。
通过对这些车辆特性的建模，可以更准确地预测不同类型车辆的流量及其对交通拥堵的贡献。
其次，混合流模型还需要考虑交通流量的分布和变化。
在城市交通系统中，交通流量通常会随时间和空间的变化而变化。
通过分析历史交通数据和交通流量监测数据，可以建立一个更准确的交通流量模型。
利用这个模型，可以预测未来交通流量的分布，从而为交通拥堵的预测与优化提供依据。
此外，混合流模型还可以考虑交通流量的动态调整和优化。
通过对交通信号灯的优化、路网设计的调整等措施，可以有效地改善交通拥堵状况。
例如，基于混合流模型的交通信号灯优化方法可以根据实时交通流量的变化情况，调整信号灯的周期和相位，以实现交通流的最优分配。
这种方法可以减少等待时间和停车减速的次数，从而提高道路网络的整体流动性。
另外，混合流模型还可以考虑交通参与者的行为特性和决策过程。
在城市交通系统中，交通参与者的行为往往会受到各种因素的影响，例如个体的偏好、交通规则和交通信号灯等。
通过对交通参与者行为特性和决策过程的建模，可以更准确地预测交通拥堵的发生和演变，为交通管理决策提供科学依据。
信号交叉口人行横道混合交通流秩序评价模型引言：随着城市化进程的不断加快和人口的不断增加，道路通行量不断增大，交通拥堵不断加剧，人行横道交通安全问题日益凸显，如何评价人行横道混合交通流的秩序成为了亟待解决的问题。
本文就信号交叉口人行横道混合交通流秩序评价模型展开阐述。
一、人行横道混合交通流的评价指标人行横道交通安全问题是城市中较为突出的交通问题，在人行横道的评价方面，主要需要考虑以下几个指标：1. 交通流密度：即道路流量或通行能力，是指路面上通过的车流量。
2. 通行速度：是指车道上车辆的平均行驶速度。
3. 行人安全指数：是指交叉口内所有行人的是否能够在绿灯时间内过马路的安全指数。
4. 等待时间：是指车辆和行人在交通灯等待时间的总和。
以上指标可以综合确定人行横道混合交通流的秩序，对于它们的评价需要进行深入分析。
二、信号交叉口人行横道混合交通流评价模型1. 评价模型介绍信号交叉口人行横道混合交通流模型主要可以分为两类：基于经验模型和基于仿真模型。
其中基于经验模型主要是通过已有的数据分析得出分析结论，而基于仿真模型则是通过计算机仿真出道路的交通流动情况，从而分析出交通拥堵程度和秩序情况，并得出改进方案。
2. 基于仿真模型的评价方法基于仿真模型的评价方法，由于能够更加真实地模拟车流和人流的情况，得出的评价更加准确和科学。
具体实现包括：（1）建立人流和车流的模型。
该模型可以采用Discrete Event System Specification（DEVS）方法，通过对人流和车流的流线、速度、交叉路口等进行建模，从而得出交通流动视频。
（2）改变各参数，得出不同的交通状态。
改变各参数比如信号灯时间，可得到不同状态下的交通拥堵情况和秩序情况。
（3）经过深入研究，通过各种计算进行结果分析，得出最终的结论。
三、结论总之，信号交叉口人行横道混合交通流秩序评价模型可以准确的评价人行横道混合交通流的秩序。
它可以通过基于仿真模型的方法，对不同的交通参数进行改变，分析出不同状态下的交通情况，然后得出最终的评价结论，从而提出有效的交通改进方案。
第26卷第5期2010年9月森 林 工 程FOREST ENG INEER I NGV o l 26N o 5Sep ,2010城市快速路辅道交通流类热力学熵模型的研究王春蕾,强添纲*,朱 琳(东北林业大学,哈尔滨 150040)摘 要:基于城市快速路交通流与流体的相似性,建立城市快速路交通流与流体力学概念体系的比照关系,进而运用类热力学熵及流体力学中质量守恒定理、牛顿第二定律等原理,针对城市快速路交通流进行分析,推导出城市快速路交通压力的表达式。
结合城市快速路的辅道交通系统自身的特性,从热力学中选取适当的熵模型,在交通流理论中选择关键的、能够与所选取的热力学熵模型参数相对应的参数,建立快速路之辅道交通系统熵模型,为交通规划和交通系统仿真提供基本原理及理论基础。
关键词:城市快速路;熵;交通流中图分类号:U 411 文献标识码:A 文章编号:1001-005X (2010)05-063-03R esearch on T raffic T her m odyna m i c s En tropy M od el of U rban E xpress w ay Supporting Road /W ang Chun l e ,i Q iang T i angang,Zhu L i n (N o rt heast F orestry U niversity ,H arb i n 150040)Abstrac t :Based on the si m il a rity of urban express w ay traffi c flo w and fl u i d ,the comparison relati onship o f urban ex press w ay traffi c flow and hydrodynam ics concept system w as establis hed .T hrough the theo ries o f the r modyna m ics entropy ,m ass conserva ti on t heory and N ew ton s second L a w,the expressi on o f urban express w ay traffi c pressure w as der i ved from the analysis o f u rban express w ay tra ffic fl b i n i ng w ith the charac teristi cs o f urban express way aux iliary road tra ffi c sys te m,som e key para m eters we re se lected fro m the traffic fl ow theory i n orde r to fit t he opti m ized ther m odynam ic entropy m ode lw e l.l T hen the aux ili a ry road tra ffic syste m entropy m ode lw as estab lished to prov i de basic pr i nc i ples and theo re ti ca l basis f o r the traffic planni ng and tra ffic syste m si m ulation .K ey word s :urban express w ay ;entropy ;traffi c fl ow收稿日期:2010-04-05基金项目:黑龙江省自然科学基金项目(E 200620)第一作者简介:王春蕾(1983-),女,黑龙江省绥化人,硕士研究生。
