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        基于數(shù)據(jù)改進(jìn)的交通流動(dòng)力學(xué)模型

        2015-10-21 17:12:20劉萍謝耀漩王鐵鵬
        關(guān)鍵詞:交通流

        劉萍 謝耀漩 王鐵鵬

        摘要:Nelson建立關(guān)聯(lián)模型和力學(xué)模型改進(jìn)P-H模型,其關(guān)聯(lián)模型中概率密度函數(shù)解析推導(dǎo)而得,沒有實(shí)際交通流數(shù)據(jù)支撐。本文通過長沙市東二環(huán)交通流實(shí)際數(shù)據(jù),1stopt軟件擬合得到車輛概率密度函數(shù),并通過數(shù)據(jù)分析標(biāo)定期望速度取值。改進(jìn)的交通流模型的車輛概率密度函數(shù)通過數(shù)據(jù)擬合標(biāo)定參數(shù)適用于不同車道,不同道路的交通流,對(duì)交通流研究具有重要意義。

        關(guān)鍵詞:氣體動(dòng)力學(xué);交通流;期望速度;數(shù)據(jù)擬合

        0 引言

        本文在晚高峰使用便攜式路側(cè)激光交通調(diào)查儀在長沙市東二環(huán)連續(xù)采集,通過Matlab、1stopt和Excel軟件對(duì)數(shù)據(jù)處理擬合[1]-[3]得到車輛概率密度函數(shù),以此改進(jìn)Nelson交通流關(guān)聯(lián)模型。之前交通流模型研究中期望速度一般取值為道路的設(shè)計(jì)交通速度,在實(shí)際數(shù)據(jù)分析中,期望速度受前車速度和車頭間距影響取值達(dá)不到設(shè)計(jì)交通速度,依據(jù)駕駛行為研究期望速度取值應(yīng)為車頭間距在40-70m內(nèi)車輛的平均車速。

        改進(jìn)的交通流動(dòng)力學(xué)模型中的車輛概率密度函數(shù)通過數(shù)據(jù)擬合標(biāo)定參數(shù)適用于不同車道,不同道路的交通流,對(duì)交通流研究具有重要意義。

        1.Nelson 交通動(dòng)力學(xué)模型介紹

        Nelson交通動(dòng)力學(xué)模型將前后車之間的相互作用可分為加速、減速和超車三個(gè)部分,前車運(yùn)動(dòng)不受后車影響,前車速度為,后車速度為。采用表示速度為v的車輛、在位置x、時(shí)間t的速度分布函數(shù)。引入關(guān)聯(lián)模型和力學(xué)模型改進(jìn)P-H模型,其中關(guān)聯(lián)模型利用速度分布函數(shù)描述車輛之間相互作用下各種情況的概率,而力學(xué)模型描述了車輛在具體情況下的速度改變方式。關(guān)聯(lián)模型引入車頭間距密度函數(shù),其公式如(1)-(2)所示,由此解析推導(dǎo)出前導(dǎo)車概率密度函數(shù),其公式如(3)所示:

        式中1為后車速度,2為前車速度,為期望速度,為車頭間距

        2.基于實(shí)際數(shù)據(jù)擬合函數(shù)

        本文在長沙市東二環(huán)使用便攜式路側(cè)激光交通調(diào)查儀連續(xù)采集得到三個(gè)車道共8123個(gè)有效車輛樣本數(shù)據(jù),靠近中央分隔帶的是車道三,中間是車道二,靠近輔道的是車道一。對(duì)樣本數(shù)據(jù)處理之后得到車輛的運(yùn)行速度、前后車速度差、車頭間距,通過Matlab、1stopt和Excel軟件對(duì)數(shù)據(jù)處理擬合得到基于實(shí)際數(shù)據(jù)的車輛概率密度函數(shù),其中速度差取值范圍為-28至28km/h,車頭間距的取值范圍為8至144m。并對(duì)速度差和車頭間距分別以和為單位的步長進(jìn)行離散分區(qū),由此統(tǒng)計(jì)各個(gè)區(qū)間內(nèi)的車輛分布情況,通過1stopt軟件對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)擬合分別得到三維車輛概率密度分布函數(shù)、二維速度差概率密度分布函數(shù)和二維車頭間距概率密度分布函數(shù)三者的方程表達(dá)式。其公式如(4)所示,不同車道的參數(shù)取值及擬合相關(guān)系數(shù)見表1:

        表1 各車道車輛概率密度分布函數(shù)參數(shù)取值表

        參數(shù)取值 相關(guān)系數(shù)R

        車道一 0.0375 0.3718 -4.9570 17.4392 13.3973 0.9719

        車道二 0.0653 0.2066 3.4816 15.6780 11.9463 0.9849

        車道三 0.0812 -0.0853 2.2596 20.7808 11.6435 0.9695

        整體車輛 0.0582 0.1151 3.3121 17.8778 12.6194 0.9870

        分析得長沙市東二環(huán)三個(gè)車道速度差概率密度函數(shù)R服從正態(tài)分布,而車頭間距概率密度分布函數(shù)服從偏正態(tài)分布N(,^2),其中為均值,^2為方差,從圖5可見三個(gè)車道正態(tài)分布值基本一致在0附近,而取值從車道三至車道一逐漸遞減,說明車道三車輛速度差分布最集中;車道一車輛速度差分布比較分散;車道二居中。這是因?yàn)檐嚨廊秊榭焖佘嚨朗艿叫腥思皳Q道影響較小,其車輛運(yùn)行前后車速度差較?。卉嚨酪慌忀o道受非機(jī)動(dòng)、行人和公交車影響較大,因此車道一的車輛運(yùn)行速度差分布分散;車道二主要受車道一的車輛換道影響。整體車輛速度差集中在正負(fù)10km/h區(qū)間。車頭間距集中在8-88m區(qū)間內(nèi)。

        3.期望速度取值確定

        期望速度是指駕駛員在道路上行駛時(shí)期望的行駛速度,本文通過對(duì)整體車輛的車頭間距車輛概率密度函數(shù)Q分析,車頭間距在8-32m之間比例為62%,在32-72m之間比例為31%,其車頭間距在8-32m和32-72m之間的車輛行駛平均速度分別為41.6km/h和45.4km/h,車頭間距在72m以上的車輛自由行駛的平均速度為45.5km/h。說明62%的車輛在行駛時(shí)受車頭間距影響降速行駛,而31%的車輛在車頭間距條件允許下沒有快速行駛,說明該31%車輛的平均行駛速度為駕駛員的期望速度,且其平均車速與自由流平均車速接近,故長沙市東二環(huán)的駕駛員期望速度為45.4km/h,遠(yuǎn)小于長沙市東二環(huán)的設(shè)計(jì)交通速度60km/h。

        4.總結(jié)

        在晚高峰時(shí)使用便攜式路側(cè)激光交通調(diào)查儀在長沙市東二環(huán)連續(xù)采集交通流數(shù)據(jù),改進(jìn)了Nelson關(guān)聯(lián)模型中解析推導(dǎo)得到的車頭間距密度函數(shù),使用1Stopt軟件擬合得到并分析三個(gè)車道的三維車輛概率密度分布函數(shù)、二維速度差概率密度分布函數(shù)和二維車頭間距概率密度分布函數(shù)三者的方程表達(dá)式。通過速度差概率密度分布函數(shù)并分析三個(gè)車道車輛運(yùn)行的特點(diǎn),由車頭間距概率密度分布函數(shù)結(jié)合wiedemann模型駕駛行為分析出期望速度取值為車頭間距32-72米區(qū)間內(nèi)的車輛的平均行駛速度。

        有待進(jìn)一步研究的是:Nelson交通流動(dòng)力學(xué)模型的力學(xué)模型延續(xù)了P-H模型對(duì)車輛瞬時(shí)加減速假設(shè),即當(dāng)后車速度大于前車速度的減速過程中在一個(gè)仿真步長中后車速度減為0,這與實(shí)際駕駛行為不符。

        參考文獻(xiàn):

        [1]. 徐安鳳, 李金萊, 姚春光. 非規(guī)則三維數(shù)據(jù)的曲面擬合方法[J]. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用, 2009, 45:234-235. DOI:doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2009.20.068.

        [2]. 付云文, 袁偉. 組合模型在GPS高程轉(zhuǎn)換中的應(yīng)用[J]. 西華大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版, 2011, 30:30-33. DOI:doi:10.3969

        [3]. 吳正. 交通流的動(dòng)力學(xué)模擬與測(cè)量方法[J]. 復(fù)旦學(xué)報(bào):自然科學(xué)版, 1991:111-117.

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