实际交通流参数关系特性分析
2-3交通特性分析
vs 1
1
n
1
n i1 vi
vs
1 n
l
n
i 1
ti
l —行驶路段的长度 ti —第i辆车行驶 l 距离所用的时间
2
3．时间平均车速与空间平均车速的关系
由时间平均车速推算空间平均车速
vs
vt
t2
vt
t ——时间平均车速观测值的均方差
t
(vi vt )2 n
由空间平均车速推算时间平均车速
1．驾驶员对车速的影响 2．车辆对车速的影响 3．道路对车速的影响
（1）街道类型及等级 （2）平面线型 （3）纵断面 （4）车道数及车道位置 （5）视距 （6）侧向净空 （7）路面
4．交通条件对车速的影响 （1）交通量 （2）交通组成 （3）超车条件 （4）交通管理 （5）交通环境
13
第二章 交通流特性
几个特征量 自由流速度 （Free-flow Speed）vf 阻塞密度 （Jam Density） Kj 临界密度 （Critical Density）Km 临界速度 （Critical Speed）vm 最大流量Qm 0流量
二、速度－密度关系
1、格林希尔茨（Greenshields）模型—线性模型 在通常的交通流密度条件下
图 2-15 京哈路速度分布概率曲线
10
高速公路交通流分布特性
三、行车速度的统计分布特性
表征车速统计分布特性的特征车速*常用： 1．中位车速
也称50％位车速，是指在该路段上在该速度以下行驶的车辆数与在该速度 以上行驶的车辆数相等。在正态分布的情况下，50％位车速等于平均车速。 2．85％位车速
在该路段行驶的所有车辆中，有85％的车辆行驶速度在此速度以下，只有 15％的车辆行驶速度高于此值，交通管理部门常以此速度作为某些路段的限制 车速。 3．15％位车速与速率波动幅度
第四章 交通流特性
三、交通量的时间分布特性。 交通量是一个随机的时空变量，具有时空分布特性。 1、交通量的月变化：月不均衡系数
2、交通量的周变化：周变化系数
3、交通量的小时变化：小时变化系数 高峰小时流量比：高峰小时交通量占全天交通量之比 称为高峰小时流量比，我国一般为9%--10%。 高峰小时系数：高峰小时交通量与高峰小时某时段交 通量扩大为高峰小时交通量之比。
观测路段上所有车辆车头时距的平均值称为平均 车头时距。
2、车头间距：同向行驶的一列车队中，前后相邻两车 的车头之间的空间间隔，在观测路段上所有车辆车头 间距的平均值称为平均车头间距。
三、空间占有率和时间占有率。 1、空间占有率：观测路段中行驶的车辆总长度占该路 段长度的百分比。
2、时间占有率：在某一测定时间段内车辆通过某一断 面的累积时间在该测定时间的百分比。
2、年平均日交通量（AADT）：一年的观测期内日交 通量的平均值，算法是一年的交通量总和与该年总天 数的比值，单位是veh/d，表达式为：
3、月平均日交通量（MADT）：一个月的观测期内日 交通量的平均值，算法是一个月的交通量总和与该月 总天数的比值，单位是veh/d，表达式为：
4、周平均日交通量（WADT）：一周的观测期内日交 通量的平均值，算法是一周的交通量总和与周天数的 比值，单位是veh/d，表达式为：
5、小时交通量：一小时内观测的交通量，单位是 veh/d。 高峰小时交通量（PHV）：全天交通量最大的一个小 时称为高峰小时，该小时内的交通量称为高峰小时交 通量，通常有早、晚高峰交通流量。 年最大小时交通量（HAHY）：一年内各个小时交通 量中最大的一个小时交通量。
年第30位小时交通量（30HV）：将一年内各个小时 的交通量按从大到小顺序排列的第30个小时所对应的 交通量。常用30位小时交通量作为设计小时交通量。 6、交通流率：将不足一小时观测所得的交通量换算成 一小时交通量所得的比值，简称流率。
城市道路交通调查与分析
第2章 城市道路交通调查与分析
一、交通流特性
2、三个交通流参数
交通量Q：某一特定时段内，通过道路某一地 点、某一断面或某一条车道的交通体的数量。 交通流速度V（车速） 交通密度K:某一瞬间，单位长度内某一车道、 某一方向或全部车道上的车辆数。
一、交通流特性
2、三个交通流参数
（1）交通量Q：某一特定时段内，通过道路某一 地点、某一断面或某一条车道的交通体的数量。
二、交通流统计分布 2、连续型分布——负指数分布
车头时距服从负指数分布的 车流特性见图，曲线是单调下降 的，说明车头时距愈短，出现的 概率愈大。
二、交通流统计分布 2、连续型分布
当负指数分布用于单车道交通流的车头时距分布时，理 论上会得出大量的0-1s的车头时距，但在实际中这种情 况不可能出现。因为车辆的车头至车头的间距至少为一 个车长加上前车尾部至后车头部的一定间隔。
二、交通流统计分布
交通流的统计分布特性是交通流特性预报的有效手段， 可使交通技术人员用少量的资料得出确切的预测结果。
交通的到达具有随机性，描述这种随机性的统计规律有 两种方法，即概率论中的离散型分布和连续性分布。
离散型分布又称计数分布，考查在一段固定长度的时间 内到达某场所的交通数量的波动性；连续型分布研究上述 事件发生的间隔时间的统计特性，如车头时距、车速和可 穿越空挡等的概率分布。
根据交通类型，可分为机动车交通量和非机动车交通量。
交通流特征参数之间的关系
解：
1 Qm Kmvm 4 K jv f 2000
（辆/h）
1 vm 2 vf 40 （Km/h）
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交通工程学
例2：对某道路上的交通流进行观测，发现速度——
密度关系为对数关系：
vs
40 ln(180) K
试求：该路段的阻塞密度Kj和最大交通流量Qm
Kj vs vm ln( K )
3600 ht
3600 1.5
240（0 pcu/车道?小时）
Q
v
f
(K
K K
2 j
)
vf
4Qm kj
4 2400 76.8(km / h) 125
Qபைடு நூலகம்
v
f
(K
K K
2 j
)
76.8(K
K2 )
125
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第七节 间断流特性
间断流是指有外部固定因素影响的周期性中断 交通流 。在所有产生间断流的设施中，最重要的 是信号交叉口。
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交通工程学
信号交叉口的交通流一般采用饱和车头时距、 饱和流率和损失时间来描述。 稳定行驶的连续流的车头时距称为饱和车头时距， 用ht表示，则饱和流率S为：
S 3600 ht
注：3600表示每个小时的时间之内，有效通行时 间为3600秒（注意具体情况具体分析）。
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Q
K vs
Kv f
(1
K Kj
)
交通流特性(精)
二、交通量的有关概念
1、日交通量 （1）年平均日交通量（AADT） （2）月平均日交通量（MADT） （3）周平均日交通量（WADT） 2、小时交通量 （1）高峰小时交通量 一天内连续60min的最大小时交通量。有整时段和非整时段之分。 （2）第30位（高峰）小时交通量
15%位车速：指所有车辆中，只有15%的车辆在该速度一下行驶。
一般用作最低车速限制标准。
速度观测值的标准差σ（均方差）：
（vi -v）2
n
反映车速分布的离散情况，σ值越大，车速越离散，表明车辆
行驶有很大的自由度。
三、时间平均速度与区间平均速度
1、时间平均速度 Vt
指某一时间段内，通过道路某一断面的所有车辆的地点速度的算
三、交通量在时间上的变化（分布）
1、季节、月份变化 反映交通量在一年内的变化
常用月变系数（又称为月不均匀系数）M表示
2、日变化 反映交通量在一周内的变化
常用周变系数D表示
D=
AADT 某周日的年均日交通量
3、小时变化 反映交通量在一日内的变化，有早、晚高峰 反映交通量在一天内集中程度的参数是高峰小时流量比 ：
3、交通量与密度的关系
由Q=K·V和
K
K2
V=Vf
(1Kj
)
Q=
Vf (K-
Kj
)
说明Q～K呈二次函数（抛物线）关系，其图形为：
对上式进行求导，并令 dQ =0 ，则有：
dK
dQ dK
=
Vf
(1-
2K Kj
)=0
Km
=
Kj 2
K j 2
∴
Qm
=Vf
交通特性分析—交通流的基本特性及其相互关系
三流量与密度的关系
流量——密度曲线上的其他点的数值以同样的方式求出。点是表示
不拥挤情况的一个典型点。从这图来看,点的流量为1800辆/ℎ,密度为30
辆/及速度(矢径的斜率)为58/ ℎ。
点是表示拥挤情况的一个典型点。从图中看出,点的流量为1224 辆
/ℎ,密度105.6辆/及速度(矢径的斜率)为11.6/ℎ。根据定义,点的流
— — 路段长度（）
交通流三参数基本关系
车流密度大小反映一条道路上的交通密集程度。对于同一条道路,可以
不考虑车道数;对于具有不同车道数的道路,为使车流密度具有可比性，
车流密度应按单车道来定义，单位为:辆/( ·车道)。
• 交通流三参数之间的基本关系式为：
=∙
式中：
— — 平均流量（辆/ℎ）；
点。从原点 到曲线上点的向量斜率表示那一点的密度的倒
数1/ 。由 点作平行于 轴的一条直线,该直线为(上半部分)
交通流不拥挤的稳定交通流和(下半部分)拥挤路段的不稳定
交通流的分界线。
流量与速度的关系
综上所述,按格林希尔茨的速度——密度模型、流量——密度模型、
速度——流量模型可以看出, 、 、 是划分交通是否拥挤的重要特
密度由大变小时，车速会增大。关于两者之间的关系,已经由各国学者
提出了几种不同的模型。
1934年,格林希尔茨提出了速度一密度线性关系模型:
= (1 − )
式中符号意义同前。
这一模型简单直观如图所示 ,研究表明,刚才的公式表示的模型与实
测数据相关性很好。
速度与密度关系
这一模型简单直观如图所示 ,研究表明,刚才的公式表示的模型与实测数据相
速度与密度关系
交通流理论 第二章 第四节 交通流特性参数关系模型
279辆/英里，
最大流量为1400辆/小时。 （3）右边标尺为车间时距
二、流量－密度模型（flow－concentration model）
2、抛物线流量－密度模型（paraboli flow－concentration model）
根据Greenshields speed－concentration model
k u u f (1 ) kj
其中：uf为畅行交通流速度或自由流速度（free flow speed）； kj为jam density 阻塞密度
一、 速度和密度模型（speed－concentration model ）
（2）格林希尔治模型得到了现场数据的验证：●如图2－1所示 （P23） ●如下图所示
（3）该模型使用简便， 且发现该模型与现场数 据之间的相关性很好。 但是理论上与实践上的 各种原因，发现另外一 些模型更受欢迎。
一、 速度和密度模型（speed－concentration model ）
2、格林伯模型Greenberg speed－concerntration model
●格林伯运用理论的基本知识，提出了下列形式的速度－密度模型：
q ku kum ln(
则通过微分可以求出最大流量的条件：
kj k
)
qm um k j e
km
kj e
um um
该模型中um为一个参数，即um是按照规范规定的数值，用以确定其他特性。 图2－17（P25）表示这种拟合现场数据的模型。
二、流量－密度模型（flow－concentration model）
可以得到：
u u f (1
k ) kj
q ku ku f (1 k / k j ) u f k
05交通工程学 第五讲 交通流理论-流密速三参数基本关系
Traffic Engineering
叶彭姚 博士
交通运输与物流学院 西南交通大学 2011.3
第五讲 交通流理论
－流密速三参数基本关系 §5-1 交通流特性 §5-2 概率统计模型 §5-3 排队论模型 §5-4 跟驰模型 §5-5 流体动力学模拟
交通流理论概述
交通流理论是交通工程学的理论基础；
拥挤区 不拥挤区 Vm 速度V（Km/h） E
A
Vf
4.1 交通流特性
4.1.3 间断流特征
1. 信号间断处交通流特征
1 车头时距 2 3 4 5 6 7 8
h
t1
t2
t3
t4
t5
车队中的车辆
4.1 交通流特性
4.1.3 间断流特征
2. 关键变量及其定义
饱和车头间距 饱和交通量比率（饱和流率） 启动损失时间：Σ超时 净损失时间：最后一辆车越过停车线至下一 次绿灯启亮之间的时间。
Qm 流量Q（辆/h）
B
Vc=Vm VD D
流量（辆/h）
不拥挤区 A Km 拥挤区 E
Kj
密度K（辆/km）
4.1 交通流特性
4.1.2 连续流特征
2. 数学描述
3）流量与速度的关系 （利用Greenhields线性模型）
Qm 流量Q（辆/h） B Kc=Km D C
KD
流量（辆/h）
它是运用物理学和数学的方法来描述交通特性 的理论，它用分析的方法阐述交通现象及其机 理,使我们能更好地理解交通现象及本质；
研究交通流理论的意义 ——把握交通流运动机理与规律，科学地分析 交通设施设计效果与运营管理系统
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实际交通流参数关系特性分析
摘要：交通流的相关特性是通过交通流参数的变化特征反映出来的，交通流的基本参数有三个：流量、速度和密度，也称为交通流三要素，它们三者的关系是研究交通流理论的基础。
本文先总结课本中交通流三参数的理想模型，然后根据实际调查结果拟合它们的相关关系，得出实际交通流情况比理想交通流模型的情况更加复杂，实际参数模型与理想模型出入较大。
关键词：交通流；交通流参数；交通状态；曲线拟合
1 交通流基本参数
交通流的基本参数有三个：流量、速度和密度，也称为交通流三要素。
流量：流量是指在单位时间段内通过道路某一指定地点、某一断面或道路上某一条车道的交通实体数。
一般用表示，在交通调查中，流量常用计算公式见公式（1-1）。
根据研究的需要，本文中流量数据均为单方向。
3 实测交通流三参数关系
（1）速度—密度关系。
在交通流的运行过程中，随着交通流量的增加，密度增大，行驶车辆之间相互制约影响增大，以致在跟驰行为中驾驶员需要不断降低车速，以保证与前车之间的安全行车间距，直至达到阻塞密度时，车辆近乎处于停止状态。
因此，车流速度很大程度上受交通流密度的制约。
在相对畅通的交通状况下，除去某些异常点，数据相对密集地聚集在一个区域内，且速度总体上呈现出随密度增大而下降的趋势，接近于线形关系。
由曲线拟合的结果可以看出，各区段模型拟合的判决系数均在 0.8 左右，在二项式模型和线形模型下流量—密度数据点拟合程度很高，两个模型的拟合曲线几乎重叠，说明两种模型均能很好的表达流量—密度之间的关系。
路段B在经历由畅通到拥挤的过程中，流量—密度数据点同样存在间断现象，聚集成畅通和拥挤两个部分。
由曲线拟合的结果可以看出，上游段两个模型的拟合结果并不理想，数据散点走势并不服从同一的变化规律，表明了在经历由畅行到拥挤的过程中，畅行下的交通流与拥挤受限下的交通流，两个交通状态完全不同，并不能用一条光滑的曲线来描述这两种状态。
因此现将分别对畅通和拥挤部分进行拟合，以分析各自的关系特性，拟合关系曲线图见图3.5和3.6。
由拟合结果可以看出，路段B畅通状态中二项式模型和线性模型拟合程度均较高，且流量和密度关系更接近于二项式关系，而在拥挤状态，数据分布比较离散，模型的拟合程度较低，拟合效果不好。
（3）流量—速度关系。
由图3.7可以看出在相对畅通的交通状况下，流量—密度数据点同样相对密集地聚集在一个区域内，且速度呈现出随流量增大而下降的趋势。
由曲线拟合的结果可以看出，各区段模型的拟合结果并不理想。
从图3.8可以看出，路段B在经历由畅通到拥挤的过程中，流量—速度数据点也同样存在间断现象，聚集成畅通和拥挤两个部分，且在畅通状态下数据点分布较为离散，在拥挤状态下数据点分布较为集中。
图3.8 路段B流量—速度关系曲线图
路段B在经历由畅通到拥挤的过程中，形成了两个完全不同的交通状态，并不能用一个光滑的曲线来描述。
因此现将分别对畅通和拥挤部分进行拟合，以分析各自的关系特性，拟合关系曲线图见图3.9和图3.10。
拟合结果可以看出，路段B在畅通状态和拥挤状态各模型拟合效果均不理想，在畅通状态数据分布比较离散，流量和速度不存在密切的影响关系。
而在拥挤状态下，流量和速度接
近于二项式关系。
4 结语
本文首先回顾介绍了交通三个基本参数之间的模型，然后根据实测获得的交通流数据，建立起路段A、B速度—密度、流量—密度和流量—速度散点图，在分析散点图数据分布特性的基础上，通过数据拟合建立了各种关系曲线的拟合模型。
研究的得出的结论有：（1）交通流在历经畅通到拥挤两种状态的过程中，数据点将出现间断现象，聚集成2个区域，分别对应于畅通和拥挤2种状态。
处于畅通和拥挤2种状态下的交通流，存在完全不同的交通特性，不能用一条光滑的曲线来描述。
（2）以实测数据建立的不同交通流模型所反映的交通特性具有一定的差异性，但在相同模型下各区段的特殊交通特性参数相差并不大。
（3）根据数据拟合结果；在所有交通状态下速度—密度存在线性关系，与 Green Shields 的线性模型相符合；而流量—密度则在畅通状态下呈现出二项式曲线和线性关系趋势，且二项式曲线拟合程度略优，拥挤状态下拟合效果不好；流量—速度在流量较大拥挤状态下接近二项式曲线关系，但在流量较少畅行状态下，数据离散程度大，不存在密切的影响关系。
参考文献：
[1]王殿海.交通流理论[M].北京：人民交通出版社，2004
[2]王建军，严宝杰.交通调查与分析[M].北京：人民交通出版社，2004
[3]王炜，过秀成.交通工程学[M].南京：东南大学出版社，2000.
[4]P.Hidas.Modelling Lane Changing and Merging in Microscopic Traffic
Simulation[J].Transportation Research Part C，2002，10：351-371.。