交通流理论-排队论
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第4章 交通流理论页数:39
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第四章交通流理论(详细版)页数:12
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第六节-交通流理论-排队论页数:19
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第八章 交通流理论页数:89
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第四章 交通流理论页数:54
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第4章 交通流理论页数:84
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排队论在交通拥堵控制中的应用
排队论在交通拥堵控制中的应用随着城市化进程的加速和人口的不断增长，交通拥堵问题日益严重，给人们的出行带来了极大的不便。
如何有效地控制交通拥堵，提高道路运输效率，一直是交通管理部门和学者们关注和探索的重要课题。
在这个问题上，排队论作为一种重要的数学工具和管理方法，被广泛应用于交通拥堵控制中，并取得了显著成效。
首先，我们来了解一下排队论。
排队论是研究顾客到达系统并等待服务过程中各种问题的数学方法。
在交通领域中，道路上车辆等待服务过程可以看作是一个排队系统。
通过对车辆到达率、服务速率、队列长度等参数进行建模和分析，可以得出一些关键指标，并提出相应的控制策略。
在实际应用中，我们可以将排队论运用于信号灯优化调度。
信号灯是城市道路上最常见、最直接影响道路运输效率和交通流畅度的设施之一。
通过对信号灯进行优化调度，并根据实际情况调整绿灯时间和红灯时间，可以有效地控制交通拥堵。
排队论可以帮助我们分析车辆到达率和服务速率，进而确定最佳的信号灯调度策略。
例如，在高峰期，车辆到达率较高，我们可以适当延长红灯时间，减少车辆排队等待时间，提高道路通行能力。
此外，在交通拥堵控制中，排队论还可以应用于路口交通信号配时优化。
通过对路口的车流量和服务能力进行建模和分析，我们可以确定最佳的信号配时方案。
例如，在某个路口的早晚高峰期间，通过调整不同方向道路的绿灯时间和红灯时间，并合理设置左转弯、直行、右转弯等不同行驶方向的优先权，在保证道路安全的前提下最大限度地提高交通流畅度。
此外，在公共交通系统中也可以应用排队论进行拥堵控制。
公共交通是城市出行中重要的组成部分，也是解决城市交通拥堵问题的重要手段之一。
通过对公共汽车站点进行建模和分析，并根据旅客到达率、服务速率等参数确定最佳调度策略，可以有效地提高公共交通系统的运行效率。
例如，在高峰期增加公交车班次，缩短乘客的等待时间，提高公交车运行的频率，减少乘客的拥堵感受。
除了以上几个方面，排队论在交通拥堵控制中还有很多其他应用。
交通流理论(1)
得：V＝Vf(1－K／Kj)，同理 K＝Kj(1－V／Vf)
4.1 交通流特性
Vf
Vm
0
Km
Kj
图中阴影矩形的面积代表的就是流量
4.1 交通流特性
2）对数关系模型 V＝Vm×Ln（Kj/K） Ln（ /K）
显然当K 显然当 K K
Kj 时 ， V
0 ， 与实际情况相符 ； 当 与实际情况相符；
0时，V趋向于无穷大，与实际不符。 趋向于无穷大，与实际不符。
K＝0时，Q＝0 K＝Kj时，Q＝0 Kj时 K＝Km时，Q＝Qm Km时
0
Km
Kj
当未达到Qm 当未达到Qm时，随着K的增大，Q也增加 Qm时 随着K的增大， 当达到Qm 当达到Qm后，K增大，Q减小，直到Q下降为0 Qm后 增大， 减小，直到Q下降为0
4.1 交通流特性
hs C Vf Q B
Vc=Vm
4.1 交通流特性
3. Q－K模型 1）抛物线形Q－K曲线 抛物线形Q 由速度和密度线性关系式及交通流基本关系式即可 得到： 得到：
K K2 Q = Vs K = V f (1 − )K = V f (K − ) Kj Kj
4.1 交通流特性
K K2 Q = Vs K = V f (1 − )K = V f (K − ) Qm Kj Kj
0
Km
Kj
0
课堂练习: 课堂练习:
在速度—密度模型为Greenshields线性模型的基础上 在速度 —密度模型为 Greenshields线性模型的基础上， 线性模型的基础上， 推算Vm，Km，Qm=？ 其中V 推算Vm，Km，Qm=？（其中Vf和Kj都是已知的） 都是已知的）
V＝Vf（1－K／Kj） Q=V×K Q＝Vf×K（1－K／Kj） 为求极值，取导数即有： dQ/dK=0 即：Vf（1－2K／Kj）=0 当K= Kj/2时，此时流量取得最大值，Km= Kj/2 由前面的临界状态可知：K=Km时，V=Vm，Q=Qm 即：V=Vf（1-K/Kj）=Vf（1-0.5）=Vf/2 即Vm=Vf/2 Qm=Vm×Km=Vf/2×Kj/2=Vf×Kj/4
交通流理论——精选推荐
交通流理论发展概述摘要：对已有交通流理论研究内容作了归纳总结。
强调指出现有交通流理论存在较大的缺陷和不足，影响了实际应用效果。
对近年来交通流理论的进展进行了较全面的综述，以作为进行新的交通流理论研究的基础；最后预测了交通流理论的发展方向，认为应该以系统科学的新方法去推动交通流理论的新发展。
关键词:交通流理论，交通流，系统1 引言交通流理论是运用物理和数学的定律来描述交通特性的一门边缘学科。
它的应用能更好地解析交通现象及其本质，使道路发挥最大功效。
作为交通工程学的基础理论，多年来交通流理论广泛应用于交通运输工程的许多研究领域。
交通运输系统是一个复杂的大系统, 随着经济发展及城市之间社会交往与经济贸易日渐频繁[1]，交通需求发生了前所未有的迅速增长，加之我国人口稠密, 交通设施原本落后，以及作为发展中国家工业化过程中的机动车高增长率使交通供不应求的矛盾日益尖锐。
另一方面, 我国特有的行人、非机动车和机动车三元混合交通流构成与相对落后的交通流组织、管控之间的矛盾也愈发突出。
此两方面相互影响, 共同导致严重的交通拥挤和堵塞。
目前，解决交通拥塞的主要方法有二: 一是在“硬件”方面,加强交通基础设施建设，新建道路、立交或对现有的道路网络进行改造以增加通行能力；二是在“软件”方面，对交通流进行科学的组织与管控, 充分发挥现有交通网络的通行潜力, 最大程度上使交通流做到有序流动。
比较而言，方法二所需投资较少，在短时间内(一定条件下)可望取得一定的实效。
然而令人遗憾的是，上述解决方法仍未在实际中取得明显的成功，这不能不引起人们深入的反思。
究其原因，一是在实践方面，由于交通系统是一个复杂的大系统，任何单一层次、几种方法的简单集成都难以解决交通不畅这一“顽症”,必须采用系统工程的思想和方法, 通过科学、系统的综合治理来加以解决。
另一方面，目前解决交通拥塞所基于的交通流理论及由此衍生的管控方法存在严重的缺陷，亟需发展更加有效的、更能在本质上反映实际交通特性的交通流理论，以指导交通流组织管控实践。
第四章 交通流理论
各种类型的“顾客”按怎样的规律到达
定长输入：顾客等时距到达； 泊松输入：顾客到达时距符合负指数分布； 爱尔朗输入：顾客到达时距符合爱尔朗分布；
（2）排队规则
排 队 论 基 本 原 理
到达的“顾客”按怎样的次序接受服务
损失制：顾客到达时，若所有服务台被占，该顾
客就自动消失，永不再来；
第三节 排队论的应用
The Application of Queuing Theory
排 队 论 概 述
排队论也称随机服务系统理论，是研究“服务” 系统因“需求”拥挤而产生的等待行列或排队的 现象，以及合理协调“需求”与“服务”关系的 一种数学理论。是运筹学中以概率论为基础的一 个重要分支。 在交通工程中，排队论在研究车辆延误、通行能 力、信号配时以及停车场、收费厅、加油站等交 通设施的设计与管理诸方面得到广泛的应用。
Poisson distribution belongs to discrete function with only one parameter. In traffic engineering Poisson distribution equation is used to describe the arrivals of vehicles at intersections or toll booth, as well as number of accident (crash) Poisson distribution is appropriate to describe vehicle’s arrival when traffic volume is not high. When field data shows that the mean and variance have significant difference, we can no longer apply Poisson distribution.
交通流理论
用样本的均值m代替M、样本的方差S2代替D，即可算出负指数分布
的参数λ。 此外，也可用概率密度函数来计算。负指数分布的概率密度函数为：
P(t )
d d P(h t ) [1 P(h t )] e t dt dt
P(h t ) p(t )dt et dt et
跟驰条件（车速条件、间距条件）
2. 延迟性 (也称滞后性)
3. 传递性
二. 线性跟驰模型
s(t ) d1 d2 L - d3
假定d2＝d3，要使在时刻t两车的间距能 保证在突然剥车事件中不发生幢碰，则应 有：
对于跟驰车辆的反应，一般指加速、减速，因此，将 上式微分，得到 ：
. . ( t T ) X ( t ) X ( t ) n n 1 X n1 ..
道路上一辆跟踪另一辆车的追随现象是很多的， 前一辆车行驶速度的变化，影响后一辆车行驶，后 一辆车为了与前车保持具有最小安全间隔距离。需 要调整车速，这种前后车辆运动过程可以应用动力 学跟踪理论，建立道路上行驶车辆流动线性微分方 程式来分析车辆行驶情况和变化规律。这种研究方 法称为交通跟驰理论。
(3)应用条件
1 N 1 g 2 2 S ( k m ) ( k m ) fj i j N 1 i 1 N 1 j 1
2
2. 二项分布
(1)基本公式
k P ( k ) Cn (
t
n
) k (1
t
n
) nk ,
k 0,1,2, , n
式中：P(k)——在计数间隔t内到达k辆车或k个人的概率； λ——平均到达率(辆/s或人/s)； t——每个计数间隔持续的时间(s)或距离(m)；
道路交通流理论
F
(t
)
1 exp (t )_(t
0
_______________(t
) )
爱尔朗(Erlang)分布
• 爱尔朗(Erlang)分布的概率密度函数为
f (t) et (t)k1
(k 1)!
• 积分得 P(h t) l1 (lt)i elt
泊松分布
• 到达数小于x辆车（人）的概率
P( X x) x1 miem
i0 i!
• 到达数大于x的概率：
P(X x) 1 P(X x) 1 x miem
i0 i!
参数m的计算：
n
n
观测的总车辆数
xi fi
xi fi
m 总计间隔数
i1 n
• 然而，总是存在一个合理的比较一致的驾驶员行
为范围，也就存在着一个合理一致的交通流表现 范围。
交通设施种类
• 连续流设施：无内部设施会导致交通流
周期性中断。长路段、高速公路。
• 间断流设施：由外部设备而导致交通流
周期性中断。信号灯等，引起车群。
• 一般认为，3.2Km可以使车群分散成连续流。
三参数之间的关系
离散型分布
• 泊松分布 • 二项分布 • 负二项分布
泊松分布
• 基本公式 P( X x) (t)x et mxem
x!
x!
• 式中P(X=x)——在计数间隔T内到达x辆车或x个
人的概率；
• λ——单位时间间隔的平均到达率（辆/s或人/s）； • T——每个计数间隔持续的时间(s)或距离(m)； • m=λT为在计数间隔T内平均到达的车辆（人）数。
• 三参数：交通量Q（辆/h） • 行车速度（空间平均车速）（Km/h） • 车流密度K（辆/Km） • 三个参数之间相互联系，相互制约。
交通工程学第4章道路交通流理论
➢ 4 ）有效性指标—延误
➢ 在间断流中，速度、密度等指标不足以表征服务水平。而延误通常用于 表征间断流服务水平的一个指标。大体说来，有两类延误： ➢ ①停车延误：指车辆用于横穿公路所消耗的停车总时间； ➢ ②运行延误：指车辆理想运行时间与实际运行时间的差值，它包括 停车延误和由运行速度低于理想速度而造成的延误。 ➢ 相比之下，停车延误用得较多。
(1
K Kj
)
K=0 → V=Vf K=Kj → V=0 K=Km → V=Vm
Q → Qmax
图4–3的三个特殊点A、C、E，其中C点的速度为Vm，
密度为Km，即Qm=Vm·Km等于矩形面积。
10
4.1 交通流特性
二、连续流特征(续)
➢ （2）对数模型——格林柏（Greenberg）模型
➢ 1959年，格林柏（Greenberg）提出了用于密度很大时的对数 模型。
p—二项分布参数， pt/n 。
均值M和方差D分别为: M=np D=np(1-p)
参数p、n 的计算（n 取整数）:
33
4.2 概论统计模型
2、二项分布
➢ ⑵ 递推公式
P(0) (1 P)n
P(k1)
nk k 1
p 1 p
P(k)
均值M和方差D分别为: M=np D=np(1-p)
➢ ⑶ 应用条件
2）流量与密度关系
➢ 根据格林希尔茨公式及三参数 的基本关系式可得：
Q
KV
f (1
K) Kj
V f(K
K2 )
Kj
上式对Q 求导，并令：
dQ dK
Vf
2V f Kj
K
0
可求出当：
K K j 时， Q 最大。 2
➢ 在间断流中，速度、密度等指标不足以表征服务水平。而延误通常用于 表征间断流服务水平的一个指标。大体说来，有两类延误： ➢ ①停车延误：指车辆用于横穿公路所消耗的停车总时间； ➢ ②运行延误：指车辆理想运行时间与实际运行时间的差值，它包括 停车延误和由运行速度低于理想速度而造成的延误。 ➢ 相比之下，停车延误用得较多。
(1
K Kj
)
K=0 → V=Vf K=Kj → V=0 K=Km → V=Vm
Q → Qmax
图4–3的三个特殊点A、C、E，其中C点的速度为Vm，
密度为Km，即Qm=Vm·Km等于矩形面积。
10
4.1 交通流特性
二、连续流特征(续)
➢ （2）对数模型——格林柏（Greenberg）模型
➢ 1959年，格林柏（Greenberg）提出了用于密度很大时的对数 模型。
p—二项分布参数， pt/n 。
均值M和方差D分别为: M=np D=np(1-p)
参数p、n 的计算（n 取整数）:
33
4.2 概论统计模型
2、二项分布
➢ ⑵ 递推公式
P(0) (1 P)n
P(k1)
nk k 1
p 1 p
P(k)
均值M和方差D分别为: M=np D=np(1-p)
➢ ⑶ 应用条件
2）流量与密度关系
➢ 根据格林希尔茨公式及三参数 的基本关系式可得：
Q
KV
f (1
K) Kj
V f(K
K2 )
Kj
上式对Q 求导，并令：
dQ dK
Vf
2V f Kj
K
0
可求出当：
K K j 时， Q 最大。 2
第八章交通流理论
– 2、模型假设：车辆处于两种状态行驶：
一部分是车队状态行驶；
另一部分是按自由状态行驶。
– 3、均值和方差
均值：E（H）=
方差：Var(H)=2
2
㈣、爱尔兰分布
– 1、密度函数
f tet
tk1 k1!
k=1,2,3……
• 当k=1时，负指数分布 • 当k=时，车头时距为均匀分布
– 2、实际应用时。
第八章交通流理论
交通流是由单个驾驶员与车辆组成，以 独特的方式在车辆间、公路要素以及总 体环境之间产生影响。受驾驶员的影响， 不存在两个表现完全相同的交通流。
定量描述交通流与描述水流不一样。
–一方面是为了理解交通流特性的内在变 化关系；
–另一方面也是为了限定交通流特征的合 理范围。 故，必须定义和测量一些重要 参数。
– 当h》6s时，车辆自由行驶
– 非自由状态行驶的车队有如下三个特性：
• ㈠、制约性
– “紧随要求”—不愿落后，紧随前进 – 从安全角度考虑，跟驶车辆要满足两个条件：
» “车速条件”——后车车速在前车速度附近摆动 » “间距条件”——前后车之间保持一个安全的距离
• ㈡、延迟性
– 前车t时刻作出的动作，而后车要在（t+T）时刻才 能作出相应的动作。
– 概率密度函数：
F(t)
e (t ) 0
t t
– 可求得：车头时距均值和方差 均值：E（H）= 1
方差：Var(H)= 1
2
2、适用条件
–描述不能超车的单列车流的车头时距分 布和车流量低的车流的车头时距分布。
M3分布
– 1、适用车流：交通较拥挤，出现了部分车辆成 车队状态行驶。。
• 例如：选择信号灯的下游观测，绿灯时交 通流量大多较大，常达饱和；而信号循环 的黄灯和红灯时间，交通流量很小。
一部分是车队状态行驶；
另一部分是按自由状态行驶。
– 3、均值和方差
均值：E（H）=
方差：Var(H)=2
2
㈣、爱尔兰分布
– 1、密度函数
f tet
tk1 k1!
k=1,2,3……
• 当k=1时，负指数分布 • 当k=时，车头时距为均匀分布
– 2、实际应用时。
第八章交通流理论
交通流是由单个驾驶员与车辆组成，以 独特的方式在车辆间、公路要素以及总 体环境之间产生影响。受驾驶员的影响， 不存在两个表现完全相同的交通流。
定量描述交通流与描述水流不一样。
–一方面是为了理解交通流特性的内在变 化关系；
–另一方面也是为了限定交通流特征的合 理范围。 故，必须定义和测量一些重要 参数。
– 当h》6s时，车辆自由行驶
– 非自由状态行驶的车队有如下三个特性：
• ㈠、制约性
– “紧随要求”—不愿落后，紧随前进 – 从安全角度考虑，跟驶车辆要满足两个条件：
» “车速条件”——后车车速在前车速度附近摆动 » “间距条件”——前后车之间保持一个安全的距离
• ㈡、延迟性
– 前车t时刻作出的动作，而后车要在（t+T）时刻才 能作出相应的动作。
– 概率密度函数：
F(t)
e (t ) 0
t t
– 可求得：车头时距均值和方差 均值：E（H）= 1
方差：Var(H)= 1
2
2、适用条件
–描述不能超车的单列车流的车头时距分 布和车流量低的车流的车头时距分布。
M3分布
– 1、适用车流：交通较拥挤，出现了部分车辆成 车队状态行驶。。
• 例如：选择信号灯的下游观测，绿灯时交 通流量大多较大，常达饱和；而信号循环 的黄灯和红灯时间，交通流量很小。
交通工程学 第八章 道路交通流理论
计数间隔t内没有车辆到达(k=0)的概率为： P(0)=e-λt
在具体的时间间隔t内，如无车辆到达，则上次车 到达和下次车到达之间，车头时距至少有t秒，换句 话说，P(0)也是车头时距等于或大于t秒的概率：
P(h≥t)=e-λt
8.2.3 连续型分布
解：（1）因为速度—密度关系为线性关系，所以：
Km
Kj 2
Vm
Vf 2
Qm
Km
Vm
Kj 2
Vf 2
80 100 22
2000 辆 / h
（3）此时对应的车速即为Vm：Vm
Vf 2
80 40km/ h 2
8.1.2 连续流特征
例题
2、设车流的速度—密度的关系为V=88-1.6K，如限制车流 的实际流量不大于最大流量的0.8倍，求速度的最低值和密 度的最高值。（假定车流的密度K<最佳车流密度Km）
当Q≤Qm、K＞Km、V＜Vm时，则交通属于拥挤； 当Q≤Qm、K≤Km、V≥Vm时，则交通属于不拥挤。
8.1.2 连续流特征
例题
1、已知某公路的畅行车速Vf为80km/h，阻塞密度Kj为100辆 /km，速度—密度关系为线性关系，试求：
（1）此路段上期望得到的最大流量为多少？
（2）此时对应的车速为多少？
P(k) Cnk pk (1 p)nk , k 0,1,2,, n
式中：0＜p＜1，n、p称为分布参数。
8.2.2 离散型分布
二项分布
计算内容 到达数小于k辆车(人)的概率：
k 1
P( k) Cni pi 1 p ni i0
到达数大于k的概率：
在具体的时间间隔t内，如无车辆到达，则上次车 到达和下次车到达之间，车头时距至少有t秒，换句 话说，P(0)也是车头时距等于或大于t秒的概率：
P(h≥t)=e-λt
8.2.3 连续型分布
解：（1）因为速度—密度关系为线性关系，所以：
Km
Kj 2
Vm
Vf 2
Qm
Km
Vm
Kj 2
Vf 2
80 100 22
2000 辆 / h
（3）此时对应的车速即为Vm：Vm
Vf 2
80 40km/ h 2
8.1.2 连续流特征
例题
2、设车流的速度—密度的关系为V=88-1.6K，如限制车流 的实际流量不大于最大流量的0.8倍，求速度的最低值和密 度的最高值。（假定车流的密度K<最佳车流密度Km）
当Q≤Qm、K＞Km、V＜Vm时，则交通属于拥挤； 当Q≤Qm、K≤Km、V≥Vm时，则交通属于不拥挤。
8.1.2 连续流特征
例题
1、已知某公路的畅行车速Vf为80km/h，阻塞密度Kj为100辆 /km，速度—密度关系为线性关系，试求：
（1）此路段上期望得到的最大流量为多少？
（2）此时对应的车速为多少？
P(k) Cnk pk (1 p)nk , k 0,1,2,, n
式中：0＜p＜1，n、p称为分布参数。
8.2.2 离散型分布
二项分布
计算内容 到达数小于k辆车(人)的概率：
k 1
P( k) Cni pi 1 p ni i0
到达数大于k的概率：
排队论在交通优化中的使用方法与实践分析
排队论在交通优化中的使用方法与实践分析摘要：交通优化是一个涉及城市发展和公共资源分配的重要领域。
排队论作为一种数学模型和统计方法，被广泛应用于交通系统的设计和优化中。
本文将介绍排队论在交通优化中的使用方法和实践，并分析其在不同交通场景中的应用情况。
第一节：排队论简介排队论是研究排队现象的数学理论，它可以分析排队长度、平均等待时间和服务水平等指标。
在交通优化中，排队论可以帮助我们理解交通流量和拥堵状况，并提供有效的优化策略。
第二节：排队论在交通信号优化中的应用在城市交通中，交通信号的优化是提高交通效率的关键。
排队论可以帮助我们分析交通信号的调度策略，并通过优化信号配时方案来减少交通拥堵。
通过收集车辆的到达时间和通过时间数据，我们可以建立交通信号优化模型，并通过排队论分析确定最佳的信号周期和绿灯时长。
第三节：排队论在交通流量预测中的应用交通流量预测是交通规划和管理中的重要环节。
排队论可以通过建立排队模型，分析车辆进入和离开队列的速率，预测交通流量的变化。
同时，排队论还可以帮助我们确定最佳的道路容量和交通设施规划，以应对不同交通流量的挑战。
第四节：排队论在公共交通优化中的应用公共交通系统的优化是提高城市交通效率和改善居民出行体验的重要手段。
排队论可以帮助我们分析公共交通线路的运行规律和乘客需求，优化车辆的发车间隔和乘车时间。
通过排队论的应用，我们可以提高公共交通系统的利用率，减少乘客的等待时间和拥挤程度。
第五节：排队论在停车场优化中的应用停车场的规划和管理对交通系统的流畅和停车用户的便利至关重要。
排队论可以帮助我们确定最佳的停车位容量和停车策略，减少停车场的排队长度和等待时间。
通过排队论的应用，我们可以提供更好的停车服务，优化城市停车资源的分配。
第六节：排队论在交通事故处理中的应用交通事故的处理对于交通安全和畅通具有重要影响。
排队论可以帮助我们分析事故发生和处理的时间分布，优化事故处理的调度和资源分配。