考虑驾驶行为的交通流中观模型

发布时间：2018-08-25 13:50

【摘要】：随着城市的交通问题的日趋严重,交通问题成为制约城市发展的重要因素之一。清楚认识交通问题产生的原因、充分了解交通流传播的机理和规律、详细制定针对交通拥堵的措施是解决城市交通拥堵问题的有效途径。本文以交通流中观模型为研究内容基础,以元胞传输模型作为关键技术,建立了集成以Wiedemann跟驰行为的交通流中观模型,消除了Prigogine-Herman模型中存在车辆混乱的假设,主要取得了以下两个成果。1、以Wiedemann模型引导元胞中的车辆之间的相互作用,基于集成wiedemann跟驰行为的交通流中观模型能够动态的输出路段各个元胞中交通流特性,输出可以描述、评价路段交通流的的数据。该模型的优点在于集成了wiedemann跟驰行为,模型通过固定的时间步长进行更新迭代,以元胞传输模型作为运行指标,通过该模型能够动态的描述路段上的交通流状况,并且能够详细的记录路段上的交通流的变化状况。2、通过元胞传输机制跟踪元胞内的车辆数,通过Wiedemann跟车模型计算交通流的速度概率分布。首先计算元胞内车辆车头间距?,然后根据Wiedemann阈值曲线判断车辆所处的跟驰行驶区域。依据断面的行为选择概率,根据相应的驾驶行为计算速度分布的变化。最后采用路侧激光检测器对长沙市南二环的交通数据进行采集,对Wiedemann,驾驶行为阈值曲线进行参数标定,并对长沙市东二环行人过街导致交通流状况变化过程进行计算。
[Abstract]:With the increasingly serious traffic problems in cities, traffic problems have become one of the most important factors restricting the development of cities. It is an effective way to solve urban traffic congestion problem to understand clearly the causes of traffic problems, fully understand the mechanism and law of traffic flow propagation, and make detailed measures to solve traffic congestion problems. Based on the mesoscopic model of traffic flow and the cellular transmission model as the key technology, a mesoscopic model of traffic flow integrated with the behavior of Wiedemann car-following is established in this paper, which eliminates the assumption of vehicle chaos in the Prigogine-Herman model. The main achievements are as follows: 1. The Wiedemann model is used to guide the interaction between the vehicles in the cell. The mesoscopic model of traffic flow based on the integrated wiedemann car-following behavior can dynamically output the traffic flow characteristics of each cell in each section of the road, and the output can be described. Data for evaluating road traffic flow. The advantage of the model lies in the integration of wiedemann car-following behavior. The model is updated and iterated by a fixed time step, and the cellular transmission model is used as the running index. Through the model, the traffic flow on the road can be described dynamically. It can record the change of traffic flow in detail, track the number of vehicles in the cell through the cellular transmission mechanism, and calculate the probability distribution of the speed of the traffic flow through the Wiedemann model. First, the distance between the vehicle heads in the cell is calculated, and then the car-following region of the vehicle is determined according to the Wiedemann threshold curve. According to the behavior selection probability of the section, the change of speed distribution is calculated according to the corresponding driving behavior. Finally, the road side laser detector is used to collect the traffic data of the second Ring Road in Changsha City, and the Wiedemann, driving threshold curve is calibrated, and the change process of traffic flow caused by pedestrians crossing the East second Ring Ring in Changsha City is calculated.
【学位授予单位】：长沙理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U491

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本文编号：2203066