基于交通流实测数据的加速度研究

发布时间：2018-01-16 13:11

本文关键词：基于交通流实测数据的加速度研究　出处：《力学学报》2015年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：采用6个不同密度下的交通流样本,从视频中提取大量跟驰车对的车头间距、车速、加速度和速度差数据.统计分析发现,加速度值域关于0点具有对称性;不同密度下加速度分布具有不同特征;车头间距、车速和速度差对加速度的影响程度随密度不同而不同.利用实测数据对GM模型和Bando模型进行参数优化,据此提出一种GM模型的简化形式和一种改进的Bando模型,两者拟合该文实测数据的平均误差都在6%以下.
[Abstract]:Using 6 different densities of traffic flow samples, extracted from a large number of following headway, the car speed from the video, acceleration and velocity difference data. Statistical analysis shows that the acceleration range on the 0 point symmetry; acceleration under different density distributions with different characteristics; the car head distance, speed and speed difference influence the acceleration with density are different. To optimize the parameters of GM model and Bando model using the measured data, proposes a simplified form of the GM model and an improved Bando model, the measured data both the average fitting error is below 6%.

【作者单位】：复旦大学力学与工程科学系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11002035,10772050,11372147)~~
【分类号】：U491.112;O313
【正文快照】： 引言在交通流模型研究的早期,主要研究对象是速度、流量(或者车头时距)、密度(或者车头间距)以及它们之间的关系[1-3].此后,随着研究的深入,人们开始逐渐关注车流加速度,其模型则可以粗略地分为微观和宏观两大类.首先发展起来的是微观车辆跟驰(car following,CF)模型,这一概念

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