排队长度
堵头计算公式范文
堵头计算公式范文目前，堵头计算公式较为常见和常用的有两种，即奥伊公式和格林斯凯尔公式。
以下将对这两种公式进行介绍。
1. 奥伊公式（O-E formula）奥伊公式是一种常用的交通流量和平均排队长度关系的估算公式，它可以用于预测交通拥堵情况。
奥伊公式的计算公式如下：L=Q/(S-Q)其中：L：平均排队长度（单位：车辆）Q：交通流量（单位：车辆/小时）S：道路通行能力（单位：车辆/小时）奥伊公式的基本思想是通过计算交通流量与道路通行能力之间的比值，来估算平均排队长度。
当交通流量接近于道路通行能力时，平均排队长度将趋近于无穷大，预示着可能会出现严重的交通堵塞。
2. 格林斯凯尔公式（Greenshields model）格林斯凯尔公式是一种通过车辆密度和车速之间的关系来估算交通流量的公式，从而间接估算排队等待时间的公式。
格林斯凯尔公式的计算公式如下：Q=(K-K0)*V其中：Q：交通流量（单位：车辆/小时）K：车辆密度（单位：车辆/公里）K0：零车速密度（即无交通流量时的车辆密度）V：车速（单位：公里/小时）格林斯凯尔公式的基本思想是车辆密度越大、车速越慢，交通流量也就越大。
通过测量车辆密度和车速，就可以估算交通流量，并进一步估算排队等待时间。
需要注意的是，不同的交通环境和实际情况可能适用不同的堵头计算公式。
此外，堵头计算公式仅是一种估算方法，实际情况受多种因素影响，包括车流组成、红绿灯配时、交通事故等。
因此，在使用堵头计算公式时，仍需要结合实际情况进行分析和判断。
公路常用评定公式
公路常用评定公式公路是现代交通方式的重要组成部分，公路的评定工作对于确保公路的安全和顺畅具有重要意义。
在公路评定中，常用的公式可以帮助评定者在进行评定时准确计算各项指标，从而更好地评估公路的状况和性能。
以下是公路评定中常用的公式：1.路基土工参数计算公式：公路的路基土是公路工程中的重要组成部分，其承载能力是公路设计和评定的关键因素之一-路基土负荷计算公式：路基土承载能力=安全系数*基础层单元格土承载力2.路面平整度评定公式：公路的平整度是衡量公路舒适性和安全性的重要指标之一-平整度指数计算公式：平整度指数 = 1/（2n+1）*Σ（di - di+1）^2其中，n表示测试距离的数量，di表示距离为i的测试数据。
3.出行时间评定公式：衡量公路通行效率和交通延误的重要指标。
-出行时间公式：出行时间=路段长度/平均行驶速度4.排队长度计算公式：评估公路交通流量和交通堵塞情况。
-排队长度公式：排队长度=排队车辆数*车辆平均长度5.车速变化率计算公式：评估公路的交通流量和交通状态的变化。
-车速变化率公式：车速变化率=（终点车速-起点车速）/距离6.车辆通行能力计算公式：衡量公路交通容量和流量的关键指标。
-车辆通行能力公式：车辆通行能力=总车道数*单车道通行流量7.刹车距离计算公式：评估公路的安全性和制动性能。
-刹车距离公式：刹车距离=初始速度^2/（2*制动加速度）8.交织距离计算公式：衡量公路车辆通行流畅性和安全性。
-交织距离公式：交织距离=排队长度/流量以上是公路评定中常用的公式，通过这些公式，评定者可以准确计算公路各项指标，从而更好地评估公路的状况和性能。
这些公式为公路评定提供了重要的计算工具，有助于确保公路的安全和顺畅。
车辆排队长度
车辆排队长度简介在交通拥堵的现代都市生活中，车辆排队长度是一个重要的指标。
这个指标可以帮助我们评估道路交通的流畅程度，以及交通拥堵的程度。
了解车辆排队长度有助于交通管理部门制定合理的交通管理策略，提高道路交通效率，减少拥堵现象的发生。
什么是车辆排队长度车辆排队长度指的是车辆在道路上排队等待时所形成的队列的长度。
一般来说，车辆排队长度是通过测量排队队列的长度来得到的，常用的测量方法包括通过交通摄像头或交通流量监测仪等设备进行实时监测。
影响车辆排队长度的因素以下是一些可能影响车辆排队长度的因素：1. 交通流量交通流量是指在一定时间内通过道路的车辆数量。
显然，交通流量越大，排队长度就可能越长。
因此，交通管理部门需要根据不同时间段的交通流量情况制定合理的交通管理方案。
2. 道路容量道路容量是指在单位时间内道路能够容纳的车辆数量。
如果道路容量小于交通流量，就容易导致车辆排队等待，并造成排队长度的增加。
因此，改善道路容量是减少车辆排队长度的有效措施。
3. 交通信号灯交通信号灯的设置和配时方案对车辆排队长度有重要影响。
合理设置信号灯，并根据实时交通流量调整信号灯的配时，可以有效减少车辆排队长度。
4. 道路设施道路设施的完善程度也会对车辆排队长度产生影响。
例如，道路的宽度、车道数量、交通标志和标线的设置等都会影响车辆的行驶和排队情况。
更好的道路设计可以有效减少车辆排队长度。
5. 驾驶行为驾驶员的行为也会对车辆排队长度产生影响。
例如，交通事故、交通违法行为和驾驶员的安全驾驶意识等都会导致交通堵塞和车辆排队长度的增加。
如何减少车辆排队长度针对上述影响车辆排队长度的因素，可以采取以下措施来减少排队长度：1.增设交通摄像头和交通流量监测仪，实时监测交通流量情况，及时调整交通管理方案。
2.规划和建设合理的道路网络，提高道路容量，确保道路能够承载更多的交通流量。
3.优化交通信号灯的设置和配时方案，根据实时交通流量情况合理调整信号灯的工作方式。
排队论公式推导过程
排队论公式推导过程排队论是研究系统随机聚散现象和随机服务系统工作过程的数学理论和方法。
在咱们生活中，排队的现象随处可见，比如在超市结账、银行办业务、餐厅等座位等等。
咱们先来说说排队论中的一些基本概念。
想象一下，你去一家热门的奶茶店买奶茶，顾客就是“输入”，奶茶店的服务员就是“服务台”，制作奶茶的过程就是“服务时间”，而排队等待的队伍就是“队列”。
排队论中的一个重要公式就是 M/M/1 排队模型的平均排队长度公式。
咱们来一步步推导一下。
假设平均到达率为λ，平均服务率为μ。
如果λ < μ，系统是稳定的，也就是队伍不会无限长下去。
首先，咱们来求一下系统中的空闲概率P₀。
因为没有顾客的概率，就等于服务台空闲的概率。
P₀ = 1 - λ/μ接下来，咱们算一下系统中的平均顾客数 L。
L = λ/(μ - λ)那平均排队长度 Lq 怎么算呢？这就要稍微动点脑筋啦。
Lq = λ²/(μ(μ - λ))推导过程是这样的：咱们先考虑一个时间段 t 内新到达的顾客数 N(t)，它服从参数为λt的泊松分布。
在这个时间段内完成服务离开的顾客数 M(t) 服从参数为μt 的泊松分布。
假设在时刻 0 系统为空，经过时间 t 后系统中的顾客数为 n 的概率Pn(t) 满足一个微分方程。
对这个微分方程求解，就能得到上面的那些公式啦。
我记得有一次，我去一家新开的面包店，人特别多，大家都在排队。
我站在那里，心里就琢磨着这排队的情况，不就和咱们学的排队论很像嘛。
我看着前面的人，计算着大概的到达率，再瞅瞅店员的动作，估计着服务率。
那时候我就在想，要是店家能根据这些数据合理安排人手，大家等待的时间就能大大缩短啦。
总之，排队论的公式推导虽然有点复杂，但只要咱们耐心琢磨，就能搞明白其中的道理。
而且这些公式在实际生活中的应用可广泛啦，能帮助我们优化各种服务系统，让大家的生活更加便捷高效！。
行人排队长度技术方案
基于计算机视觉的行人排队长度技术方案
解决方案:
行人排队情况比较复杂，行人间距不一，行人密度也不同，行人队列形状多种：直线，U形，S形等。
针对以上复杂场景，提出了一种行人排队长度检测方法，首先检测行人及其概率，检测行人采用的是基于可变形的行人模板算法，然后估计行人密度，集合以上两者信息（行人检测和行人密度）进行优化，得到行人数目，最后通过图像标定获得排队长度的精确值，算法流程如下图所示。
行人排队长度关键技术:
1.基于可变形的行人模板的行人识别与行人概率估计方法
由于遮挡等原因，行人在监控视频中有的可以看到全身，有的看到头和肩膀，有的只能看到头部，为了提高行人检测的精度，采用机器学习的方法，提出基于可变形的行人模板的行人识别方法，可变形的行人模板可行自适应多种可变模板。
并且估算每个行人检测结果可能是行人的概率。
2.估计行人密度
行人间距不一，行人密度也不同。
以图像上的某点为中心的矩形内行人的个
数定义为行人密度。
根据行人的概率分布（行人检测中获得）
，提出基于回归分析的行人密度估计算法。
3.集合以上两者信息进行优化
基于机器学习的行人检测算法的缺点是误检较多，利用行人密度估计的结果减少基于机器学习的行人误检概率，采用的是基于能量函数最小化的方法。
4.图像标定
通过基于消隐点检测的图像标定算法，根据图像上的前后两个行人间的像素距离获得排队长度。
摄像机假设的位置如下图所示。
交叉口的服务水平指标
交叉口的服务水平指标主要包括以下四个方面：
1. 车辆延误：这是衡量交叉口服务水平的重要指标，它反映了车辆通过交叉口所需的时间。
车辆延误越大，交叉口的服务水平越低。
2. 排队长度：指车辆在交叉口前等待信号的时间，通常以车辆数或米数来衡量。
排队长度越长，交叉口的通行能力越低，服务水平越差。
3. 饱和度：是指交叉口在某一时刻的交通流量与交叉口的最大通行能力之比。
饱和度越高，车辆在交叉口的拥堵程度越高，服务水平越低。
4. 车辆平均车速：指车辆通过交叉口的平均速度。
车辆平均车速越高，交叉口的通行效率越高，服务水平越好。
此外，定性评价指标也是分析交叉口服务水平的重要方面，包括交叉口设计条件、交叉口管理条件、交叉口环境条件和交叉口安全条件等。
这些指标可以从不同角度反映交叉口的实际情况和服务水平，为改善交叉口通行能力和提高服务水平提供参考。
交通事故引起的排队长度及消散时间的估算
交通事故引起的排队长度及消散时间的估算一、概述随着经济的快速发展和城市化进程的加快，交通问题日益成为制约城市可持续发展的重要因素之一。
交通事故作为交通问题的重要组成部分，不仅会造成人员伤亡和财产损失，还会引发交通拥堵，影响交通系统的正常运行。
对交通事故引起的排队长度及消散时间进行准确估算，对于有效应对交通拥堵、提高交通系统运行效率具有重要意义。
本文旨在探讨交通事故引起的排队长度及消散时间的估算方法。
通过对交通事故发生后的交通流特性进行分析，结合相关理论和模型，提出一套实用的估算方法。
该方法可以为交通管理部门提供决策支持，帮助他们在交通事故发生后迅速做出反应，采取有效措施减轻交通拥堵，提高道路通行能力。
同时，也可以为道路使用者提供有用的信息，帮助他们合理规划出行路线，避免拥堵区域，提高出行效率。
本文首先介绍了交通事故对交通流的影响，包括交通流量的减少、车速的降低等。
分析了影响交通事故排队长度和消散时间的因素，如事故发生的地点、时间、事故严重程度等。
接着，详细介绍了估算排队长度和消散时间的理论模型和计算方法。
通过案例分析，验证了所提估算方法的可行性和有效性。
通过本文的研究，可以为交通管理部门和道路使用者提供一套实用的估算方法，帮助他们更好地应对交通事故引起的交通拥堵问题，提高交通系统的运行效率和服务水平。
同时，也可以为未来的交通规划和管理提供有益的参考和借鉴。
1. 交通事故对道路交通的影响交通事故引起的排队长度取决于多个因素，包括事故发生的地点、时间、道路条件、交通流量等。
在高峰时段或交通瓶颈区域，事故更容易导致严重的交通拥堵和长时间的排队。
事故处理的时间和效率也会对排队长度产生影响。
如果事故处理及时、有效，排队长度可能会较短反之，如果处理缓慢或不当，排队长度可能会持续增长。
除了对交通流的直接干扰外，交通事故还可能对驾驶员和乘客的心理产生负面影响。
事故现场的混乱和不确定性可能导致驾驶员产生焦虑、紧张等情绪，进而影响他们的驾驶行为和安全性。
道路阻塞时的车辆排队长度计算法 与事故持续时间 通行能力的关系
( 8)
( 9)
( 10)
4 算 例
( 1 ) 在图 1 中有: S = 1800 辆 h, S 2 = 1152 辆 h, S 1 = 918 辆 h, Q 1 = 1638 辆 h, Q 2 = 1350 辆 h; 对应的车流密度为: K s = 50 辆 km , K s2 = 80 辆 km , K s1 = 85 辆 km , K 1 = 35 辆 km , K 2 = 25 辆 km ; Q 1 对 应 的 车 速 为: V 1 = 4618 km h; 有 关 时 段 为: T 1 = 011h, R 1 = 01015h, R 2 = 0101h, R 3 = 01005h; 则车流拥塞长度的计算如下: 首先令 T 1 取足够大值, 例如令 T 1 = 100h, 可按公式 ( 4) 初步算出拥塞最远处为:
tD = R 1 + R 2 + R 3 + XD W S 2, S
( 4) ( 5)
通过 D 点作一条斜率为 V 1 =
Q1 的直线 D J , 则 K1 xD tJ = tD V1
( 3) 只要 T 1 ≥ t j , 最远点还是 D , 例如当 T 1 结束于 tL , 且上图中 L M 的斜率表示 Q 2 , 在下 图中, 过 L 点作一条斜率 V 2 = Q 2 K 2 的直线 L P , 则 PM 的斜率表示波速W 结束, 分界线变成 OA FD PM , D 点当然是最远点。
x Kx y Ky
图1
距离。 车流中密度不相同的两部分的分界称为集散波, 众所周知的波速公式为
W
x. y
=
式中: x 、 K x 为车流前一种状态的流量和密度; y 和 K y 为后一种状态的流量和密度。 在图 1 之下图中, 斜线 OA 、 A F、 FD 、 BA 、 C F、 H D、 D E 和 PM 分别表示 8 个集散波, 每 一个波前后两种车流状态依次为 (Q 1 , S 1 ) , (Q 1 , 0 ) , (Q 1 , S 2 ) , (S 1 , 0 ) , ( 0, S 2 ) , (S 2 , S ) , (Q 1 , 当 T 1 ≥T E 时, 折线 OA FD E 称为畅流与拥挤的分界线, 分界线下方的车流状态 S ) , (Q 2 , S ) 。 是高速度低密度的畅流状态, 上方是低速度高密度的拥挤状态。 横轴与分界线之间的垂直距 离表示拥挤车辆所占的路长, D 点表示拥挤向上游延伸达到的最远处, 下文简称最远处, 本
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在此题的模型准备阶段，我们构造出了排队长度与事故横截面实际通行能力、事故通行时间、
路段上游流量间的函数关系：L=(q-N d t **通） ，其中L 是排队长度， q 是事故横截
面实际通行能力，N 通是横断面实际通行能力，t 是事故通行时间。
现在对视频1中所蕴含的数据进行如下统计：把视频1（附件1）中交通事故发生至撤离这段时间分成若干时间间隔为1分钟的时间片段，且从绿灯在这段时间内第一次闪亮开始计时。
事故横截面通行能力可由问题一得出。
对各个时间片段的车辆数进行统计并用标准车当量数折算法把其都转化成标准车当量数，以此来作为此路段上游流量衡量值。
在每个时间段的开始点统计此时刻视频中的各种车的车辆数，并折算成标准车当量数，用此时的标准车当量数与堵塞时最小车头间距的乘积作为上一个时间片段的排队长队。
据此统计后可得如下表格：
把该表中的多组数据带入到L=(q-N d t **通） ，得出d 的值在7m 左右徘徊，与实际堵
塞时车头最小头间距相吻合，说明函数关系式假设成立。