考虑后视和最优速度记忆的跟驰模型及仿真

发布时间：2018-02-09 04:53

  本文关键词： 交通流 跟驰模型 线性稳定性分析 数值仿真 参数标定　出处：《计算机工程与应用》2017年12期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为提高交通流的稳定性,在考虑后视效应和速度差信息(Backward Looking and Velocity Difference,BLVD)模型的基础上,综合考虑后视和最优速度记忆效应,提出了一个扩展的跟驰模型。采用线性稳定性分析,推导出该模型的交通流稳定判据,发现在模型中引入后视和最优速度记忆效应的共同作用后,交通流的稳定区域有明显增大。通过数值仿真验证了理论分析,仿真结果表明:在初始扰动相同的条件下,与BLVD模型相比,新提出的扩展模型具有更好的交通流致稳性能。最后,使用NGSIM数据对所提出的跟驰模型进行参数标定和评价,证明其能更准确地刻画车流演变规律。
[Abstract]:In order to enhance the stability of traffic flow, considering the visual effect and the velocity difference information (Backward Looking and Velocity Difference, BLVD) based on the model, considering the optimal speed and visual memory effect, propose an extension of the following model. The linear stability analysis of the traffic flow, the stability criterion of the model is derived. Find the common effect into the visual and the optimal speed memory effect in the model, stable regional traffic flow has increased significantly. The numerical simulation results verify the theoretical analysis and simulation results show that: in the condition of the same initial perturbations, compared with the BLVD model, the traffic flow to achieve the stable performance expansion of the proposed new model has better. Finally, the following model parameter calibration and evaluation using NGSIM data and prove that it can more accurately describe traffic flow evolution.

【作者单位】： 长安大学信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61603058) 陕西省青年科技新星项目(No.2015KJXX-24)
【分类号】：U491

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本文编号：1497122