一种新的宏观交通流模型
【图文】：
0≤α，，β≤1且α+β=1，都有Im(ω)≤0，这意味着新模型是线性稳定的．图1Im(ω)随k的变化图像Fig.1Im(ω)－kcurves3数值算例模拟路段长200km，等距分成100个网格，时间步长按稳定性条件确定，根据相关实测和参数辨识，取vf=30m/s，ρm=0.2辆/m，T=7s，cm=6m/s，平衡速度ve(ρ)采用关系式为ve(ρ)=vf［1－exp(1－exp(cmvf(ρmρ－1)))］．其中:cm为堵塞的扰动传播速度;vf为自由流速度;ρm为堵塞密度．Ｒiemann初值条件为:ρu=0.18，ρd=0.04，其中ρu，ρd分别为上、下游车流密度．初值速度取vu(ρ)=ve(ρu)，vd(ρ)=ve(ρd)．密度采用Payne给出的离散化公式，速度采用迎风格式，计算得到速度－距离图像见图2(每条线代表不同时间)，本模型模拟出的t=30s时的密度－距离图像见图3．采用文献［8］中的交通流模型模拟出的速度－距离图像见图4;t=30s时文献［8］中的密度－距离图像见图5．图2本文模型的速度－距离图像Fig.2Speed-distancecurvesofthenewmodel图3本文模型的密度－距离图像Fig.3Density-distancecurvesofthenewmodel图4文献［8］中模型的速度－距离图像Fig.4Speed-distancecurvesinreference［8］图5文献［8］中模型的密度－距离图像Fig.5Density-distancecurvesinreference［8］数值算例可以很清楚地看到，本文给出的模型具有很好的连续性与灵活性，可以根据α，β的不同取值确定不同情况下的交通流模型．(下转第1064页)1058东北大学学报(自然科学版)第35卷
0≤α，β≤1且α+β=1，都有Im(ω)≤0，这意味着新模型是线性稳定的．图1Im(ω)随k的变化图像Fig.1Im(ω)－kcurves3数值算例模拟路段长200km，等距分成100个网格，时间步长按稳定性条件确定，根据相关实测和参数辨识，取vf=30m/s，ρm=0.2辆/m，T=7s，cm=6m/s，平衡速度ve(ρ)采用关系式为ve(ρ)=vf［1－exp(1－exp(cmvf(ρmρ－1)))］．其中:cm为堵塞的扰动传播速度;vf为自由流速度;ρm为堵塞密度．Ｒiemann初值条件为:ρu=0.18，ρd=0.04，其中ρu，ρd分别为上、下游车流密度．初值速度取vu(ρ)=ve(ρu)，vd(ρ)=ve(ρd)．密度采用Payne给出的离散化公式，速度采用迎风格式，计算得到速度－距离图像见图2(每条线代表不同时间)，本模型模拟出的t=30s时的密度－距离图像见图3．采用文献［8］中的交通流模型模拟出的速度－距离图像见图4;t=30s时文献［8］中的密度－距离图像见图5．图2本文模型的速度－距离图像Fig.2Speed-distancecurvesofthenewmodel图3本文模型的密度－距离图像Fig.3Density-distancecurvesofthenewmodel图4文献［8］中模型的速度－距离图像Fig.4Speed-distancecurvesinreference［8］图5文献［8］中模型的密度－距离图像Fig.5Density-distancecurvesinreference［8］数值算例可以很清楚地看到，本文给出的模型具有很好的连续性与灵活性，可以根据α，β的不同取值确定不同情况下的交通流模型．(下转第1064页)1058东北大学学报(自然科学版)第35卷
【作者单位】： 东北大学理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11371081) 东北大学第七批“大学生创新训练计划”项目
【分类号】：U491.112
【参考文献】
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【共引文献】
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【二级参考文献】
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10 景婷;改进的NaSch元胞自动机交通流模型研究[D];兰州理工大学;2013年
本文编号：2551336
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