短时交通流预测研究综述
短时交通流预测模型综述
短时交通流预测模型综述引言：随着城市化进程的加快和交通拥堵问题的日益严重，短时交通流预测成为了交通管理和规划的重要工具。
通过准确地预测交通流量，交通部门可以根据预测结果来制定合理的交通管理措施，提高交通效率，缓解交通拥堵，为居民提供更加便捷的出行环境。
本文将综述目前常用的短时交通流预测模型，以便读者对该领域有更全面的了解。
一、基于统计模型的短时交通流预测基于统计模型的短时交通流预测方法是最早应用的预测方法之一。
这种方法通过对历史交通数据进行统计分析，建立数学模型来预测未来的交通流量。
常用的统计模型包括回归模型、ARIMA模型等。
这些模型通过分析交通流量与时间、天气等因素的关系，来预测未来的交通流量。
尽管这类模型在一定程度上能够准确预测交通流量，但是由于模型的线性假设和对历史数据的依赖性，对于复杂的交通流量变化往往预测效果较差。
二、基于人工神经网络的短时交通流预测人工神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，可以通过学习和自适应来预测未来的交通流量。
这种方法的优势在于可以对非线性关系进行建模，并且对于历史数据的依赖性较低。
常用的人工神经网络模型包括BP神经网络、RBF神经网络等。
这些模型通过对历史交通数据的学习和训练，来预测未来的交通流量。
然而，人工神经网络模型需要大量的训练数据，并且对网络结构和参数的选择较为敏感，往往需要较长的训练时间和计算资源。
三、基于机器学习的短时交通流预测机器学习是一种通过对大量数据进行学习和自适应来预测未来的交通流量的方法。
与传统的统计模型和人工神经网络相比，机器学习方法能够处理更复杂的非线性关系，并且对于历史数据的依赖性较低。
常用的机器学习方法包括支持向量机、决策树、随机森林等。
这些方法通过对历史交通数据的学习和训练，来预测未来的交通流量。
机器学习方法在短时交通流预测中取得了很好的效果，并且在实际应用中得到了广泛的应用。
四、基于深度学习的短时交通流预测深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，可以通过多层次的神经网络结构来提取和学习更高级别的特征。
短时交通流预测模型综述
短时交通流预测模型综述介绍短时交通流预测模型在交通管理和规划中起着关键作用。
它能够通过对历史交通数据的分析和建模，预测未来一段时间内的交通状况，为交通管理部门提供参考和决策依据。
本文将全面、详细、完整地探讨短时交通流预测模型的相关内容。
短时交通流预测的意义短时交通流预测对交通规划、交通管理和出行决策等方面都具有重要意义。
准确的交通流预测能够帮助交通管理部门合理调度交通资源，提高交通系统的出行效率和服务质量。
同时，它也能够为交通规划者提供科学依据，优化道路网络布局和交通设施的设置。
传统的短时交通流预测方法基于时间序列分析的方法1.移动平均法2.季节分解法3.自回归移动平均模型(ARIMA)基于回归分析的方法1.多元线性回归模型2.非线性回归模型基于人工神经网络的方法1.反向传播神经网络(BPNN)2.循环神经网络(RNN)3.支持向量机(SVM)基于机器学习和深度学习的短时交通流预测模型随机森林方法1.随机森林算法原理2.随机森林在交通流预测中的应用案例卷积神经网络方法1.卷积神经网络算法原理2.卷积神经网络在交通流预测中的应用案例长短时记忆网络方法1.长短时记忆网络算法原理2.长短时记忆网络在交通流预测中的应用案例现代短时交通流预测模型的优势和挑战优势1.准确性更高2.鲁棒性更好3.处理复杂数据更灵活挑战1.数据质量问题2.数据时空关联问题3.模型运行时间问题结论短时交通流预测模型在交通管理和规划中起着重要作用，对提高交通系统效率和优化交通资源分配具有重要意义。
传统的短时交通流预测方法主要基于时间序列分析和回归分析，而现代的方法则借助机器学习和深度学习技术提供更准确、灵活和鲁棒的预测模型。
尽管现代模型具有众多优势，但仍然面临数据质量、时空关联和运行时间等挑战。
未来的研究中，应该进一步提升模型的准确性和稳定性，解决现有模型的缺陷和挑战，为交通管理和规划提供更可靠的工具和方法。
大数据下的短时交通预测技术研究
大数据下的短时交通预测技术研究随着城市化进程的加速和交通流量的不断增加，短时交通预测技术对于提高城市交通运输效率、缓解交通拥堵、优化交通路线规划等方面发挥着重要作用。
而在大数据时代，大数据分析技术成为了短时交通预测的重要工具之一、本文将从研究背景、研究内容和研究方法等方面，对大数据下的短时交通预测技术进行探讨。
一、研究背景现代城市交通系统普遍存在交通拥堵、交通事故频发等问题，尤其是高峰时段的交通拥堵现象更加严重。
传统的交通预测模型往往以历史数据和统计方法为基础，对于具体使用现场的交通状况的预测效果有限。
而随着智能交通系统的不断发展，城市交通数据的收集和处理能力显著增强，大数据分析技术的应用给短时交通预测带来了新的机遇。
二、研究内容1.数据采集和处理：通过传感器、GPS、交通摄像头等设备采集城市交通数据，包括车辆流量、速度、路段占有率等信息。
对采集到的原始数据进行清洗、过滤和预处理，提取有效的特征参数。
2.数据挖掘和分析：利用大数据分析技术对交通数据进行挖掘和分析，发现交通数据的规律、趋势和异常情况，建立合适的数据模型和预测算法。
3.建立预测模型：基于历史数据和实时数据，建立适合城市交通预测的数学模型，如神经网络模型、回归模型、时序模型等。
通过对数据模型的训练和优化，提高预测的准确性和稳定性。
4.开发预测系统：基于建立的预测模型，设计和开发交通预测系统，实现实时、准确的交通状态预测。
预测系统可以为城市交通管理部门和驾驶员提供实时的路况信息和交通建议，实现交通管理的精细化和个性化。
三、研究方法1.机器学习算法：利用机器学习算法对大规模的交通数据进行分析和建模，如基于训练数据的监督学习方法（如支持向量机、随机森林等）和非监督学习方法（如聚类算法、关联规则挖掘等）。
2.深度学习算法：基于人工神经网络的深度学习算法在大数据下的短时交通预测中也取得了显著成果。
通过构建适当的深度神经网络模型，可以从交通数据中学习到更深层次的特征表示和模式识别能力。
《基于最小二乘支持向量机的短时交通流预测方法研究》范文
《基于最小二乘支持向量机的短时交通流预测方法研究》篇一一、引言随着城市化进程的加快和交通网络复杂性的提升，准确预测短时交通流量对于智能交通系统的建设和交通规划显得愈发重要。
准确的短时交通流预测能够提高交通运行效率、降低交通拥堵程度、改善城市居民出行体验，并有助于实现智能交通系统的智能化和自动化。
然而，由于交通流量的动态变化性、非线性和不确定性，传统的预测方法往往难以满足实际需求。
因此，本文提出了一种基于最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LSSVM）的短时交通流预测方法。
二、最小二乘支持向量机理论最小二乘支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法，它通过构建一个高维空间中的超平面来对数据进行分类或回归。
与传统的支持向量机相比，LSSVM在处理回归问题时具有更好的泛化能力和更高的预测精度。
此外，LSSVM还具有算法简单、计算量小等优点，适用于处理大规模数据集。
三、短时交通流预测模型的构建1. 数据预处理：首先，收集历史交通流量数据，并对数据进行清洗、去噪和标准化处理，以消除异常值和噪声对预测结果的影响。
2. 特征提取：从历史交通流量数据中提取出与短时交通流预测相关的特征，如时间、天气、节假日等。
3. 模型构建：利用LSSVM构建短时交通流预测模型。
具体地，将历史交通流量数据作为输入，将预测的目标值（如未来某一时刻的交通流量）作为输出，通过优化算法求解得到模型参数。
4. 模型训练与优化：利用训练数据集对模型进行训练，通过交叉验证等方法对模型进行优化，以提高模型的预测精度。
四、实验与分析1. 数据集与实验环境：本文采用某城市实际交通流量数据作为实验数据集，实验环境为高性能计算机。
2. 实验方法与步骤：将实验数据集分为训练集和测试集，利用训练集对模型进行训练和优化，利用测试集对模型进行测试和评估。
3. 结果与分析：通过对比LSSVM与其他传统预测方法的预测结果，发现LSSVM在短时交通流预测方面具有更高的预测精度和更强的泛化能力。
基于深度学习的短时交通流预测研究
基于深度学习的短时交通流预测研究基于深度学习的短时交通流预测研究交通流预测是重要的城市交通管理研究领域之一。
传统的方法主要基于统计模型，而随着深度学习技术的迅速发展，基于深度学习的交通流预测方法逐渐应用于实际交通管理中。
一、研究背景交通流预测旨在通过分析历史交通数据，准确地预测未来的交通流量情况。
这对于交通管理者来说非常重要，可以帮助他们合理规划交通系统的资源，并及时采取措施应对交通拥堵等问题。
传统的交通流预测方法主要基于统计模型，如回归分析、ARIMA模型等。
然而，这些方法通常依赖于人工选择特征和模型的参数设置，存在一定的主观性和不稳定性。
随着深度学习技术的发展，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的兴起，交通流预测方法逐渐转向基于深度学习的模型。
深度学习具有强大的特征学习能力和非线性建模能力，可以自动地从原始交通数据中提取相关的特征，并构建更准确的预测模型。
二、基于深度学习的交通流预测模型1. 卷积神经网络（CNN）CNN是一类广泛应用于图像处理领域的深度学习模型。
对于交通流预测问题，可以将交通数据看作是一种时间序列数据，并通过将时序数据展平成二维特征图，然后使用卷积操作捕捉时序数据的时间和空间特征。
实验证明，CNN在交通流预测中能够取得优秀的预测效果。
2. 循环神经网络（RNN）RNN是一类专门用于处理序列数据的深度学习模型。
对于交通流预测问题，可以将交通数据看作是一种时间序列数据，并通过RNN模型的记忆机制，捕捉交通数据中的时序依赖关系。
相比于传统的统计模型，RNN可以自动地处理不等长的时间序列数据，并具有更好的预测能力。
3. 融合模型为了进一步提升交通流预测的准确性，研究者们提出了一些融合模型。
这些模型将CNN和RNN进行融合，充分利用它们在特征提取和序列建模方面的优势。
例如，ConvLSTM模型将CNN和LSTM结合起来，能够同时捕捉时间和空间特征，并取得了更好的预测效果。
城市主干道短时交通流预测研究
城市主干道短时交通流预测研究随着城市化进程的不断加快，城市的交通压力也日益加大。
城市主干道作为城市交通的血脉，其交通流量的预测对于优化城市交通管理、提高交通效率至关重要。
因此，对城市主干道短时交通流进行准确预测的研究成为了学术界和实际应用中的热点问题。
城市主干道短时交通流预测是指根据历史交通数据和相关环境因素，对未来一段时间内城市主干道上的车辆流量进行估计和预测。
其研究的目的是通过理解和分析交通流量的规律，预测未来交通状况，从而为交通管理部门制定合理的交通控制策略提供科学依据。
城市主干道短时交通流预测的研究方法多种多样，其中常用的方法包括时间序列分析、神经网络模型、支持向量机等。
时间序列分析是通过对历史交通数据进行统计分析，建立数学模型，推断未来交通流量的变化趋势。
神经网络模型则是通过对大量历史数据的学习和训练，建立一个能够模拟人脑神经网络的数学模型，从而预测未来交通流量。
支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法，通过构建一个能够将数据映射到高维特征空间的超平面，从而实现对未来交通流量的预测。
在进行城市主干道短时交通流预测时，需要考虑的因素包括历史交通数据、天气状况、节假日等。
历史交通数据是进行预测的基础，通过对历史数据的分析，可以发现交通流量的规律和趋势。
天气状况是影响交通流量的重要因素之一，例如下雨、雾霾等恶劣天气会导致交通拥堵。
节假日则会对交通流量产生显著影响，人们的出行方式和时间会发生变化，因此需要对节假日进行适当的调整和修正。
城市主干道短时交通流预测的研究对于城市交通管理的科学化、智能化具有重要意义。
通过准确预测交通流量，可以合理安排交通信号灯的配时，优化交通流动性，减少交通拥堵，提高交通效率。
此外，交通流量预测还可以为交通管理部门提供决策支持，帮助他们制定合理的交通规划和控制策略，提高城市交通的整体运行效果。
综上所述，城市主干道短时交通流预测的研究是一个复杂而重要的问题。
通过运用合适的预测模型和适当的数据处理方法，可以实现对城市交通流量的准确预测，为城市交通管理和规划提供科学依据，提高城市交通的运行效率和服务水平。
城市轨道交通短时客流预测文献综述
城市轨道交通短时客流预测文献综述城市轨道交通短时客流预测文献综述随着城市发展和人口的增长，城市交通拥堵已成为许多地方的严重问题。
城市轨道交通作为一种高效、快速、环保的交通方式，越来越受到人们的青睐。
然而，由于人口的流动性以及节假日、工作日等因素的影响，城市轨道交通的客流状况难以预测和控制，给人们的出行带来了不便。
因此，城市轨道交通短时客流预测成为了一个热门的研究领域。
城市轨道交通短时客流预测是指在短时间内（如几小时或几天内）对轨道交通的客流进行准确预测的一项任务。
这项任务具有重要意义，可以帮助轨道交通管理者合理安排列车运行计划、减少客流拥堵、提高乘客的出行体验，同时也有利于节约能源和减少环境污染。
过去几十年来，学术界和工程界对城市轨道交通短时客流预测进行了广泛的研究。
研究人员通过对客流影响因素的分析和建模，运用各种数学和统计方法，开展了大量的实证研究，并提出了许多预测模型。
为了更好地理解城市轨道交通客流的变化规律，研究人员进行了大量的数据分析和统计分析。
基于历史客流数据的分析表明，城市轨道交通的客流存在着明显的周期性和规律性，如高峰期和低谷期的交替出现，周末和工作日的差异等。
因此，预测模型通常需要考虑这些周期性和规律性的因素。
城市轨道交通客流的预测模型主要可以分为时间序列模型和非时间序列模型两类。
时间序列模型是基于历史客流数据的，主要用于预测未来一段时间内的客流量。
常见的时间序列模型有ARIMA模型、GARCH模型等。
非时间序列模型则主要考虑客流与其他因素之间的相互作用关系，如气候、节假日、活动等对客流的影响。
常见的非时间序列模型有回归模型、神经网络模型等。
在研究城市轨道交通客流预测问题时，研究人员也对不同调控策略的效果进行了评估。
例如，提前调整列车班次、加大运力、提供实时乘客信息等措施对客流的影响进行了分析。
这些研究对于制定合理的调控策略具有重要的参考价值。
然而，尽管已经取得了一定的研究成果，城市轨道交通短时客流预测仍然面临一些挑战和困难。
短时交通流预测的研究
短时交通流预测的研究随着城市化进程的加速和交通工具的普及，城市交通流量不断增加，给城市交通管理带来了巨大挑战。
为了更好地提高城市交通的运行效率和减少交通拥堵，研究人员开始关注短时交通流预测的问题。
短时交通流预测是指对未来一段时间内交通流量的变化进行预测，通常是以分钟或小时为单位。
这种预测可以帮助交通管理部门做出合理的决策，包括交通信号灯的调整、交通疏导的安排以及交通资源的合理配置等。
同时，对于驾驶员来说，短时交通流预测也可以提供实时的交通信息，帮助他们选择最佳的出行路线，减少出行时间。
短时交通流预测的研究面临着许多挑战。
首先，交通流量受到许多影响因素的影响，包括天气、道路状况、节假日等。
因此，需要考虑这些因素，并将其纳入预测模型中。
其次，交通流量的变化具有一定的不确定性，因此需要建立合适的模型来捕捉这种不确定性。
最后，交通流量的预测需要具备高的准确性和实时性，以满足实际应用的需求。
为了解决这些问题，研究人员提出了各种各样的短时交通流预测方法。
其中，基于统计模型的方法是最常见的一种。
这种方法利用历史交通数据来建立预测模型，通过分析历史数据中的交通流量与影响因素的关系，来预测未来一段时间内的交通流量。
另外，基于机器学习的方法也被广泛应用于短时交通流预测中。
这种方法通过训练模型来学习交通数据的模式和规律，从而预测未来的交通流量。
除了以上方法，还有一些新兴的研究方向，如基于深度学习的方法和基于移动手机信号数据的方法。
这些方法利用大数据和人工智能的技术，可以更好地预测交通流量，并且具有较高的准确性和实时性。
总之，短时交通流预测的研究对于改善城市交通管理和提高出行效率具有重要意义。
随着技术的不断发展，我们相信短时交通流预测的准确性和实时性将会得到进一步提高，为城市交通运行带来更大的便利。
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短时交通流预测研究综述摘要：道路交通流预测预报是智能交通系统关键技术之一,短时预测是交通控制、车辆导航的技术基础。
本文概述了道路交通流预测方法的发展历程,分析比较了各预测模型的优点、缺点及适用情况,给出了道路交通预测的一般流程。
对现存预测方法进行了分类分析:基于统计理论的方法、基于神经网络的方法、基于非线性理论的方法以及基于检测器优化选择的短时交通流预测算法的预测方法。
将人工神经网络模型与其他领域的研究相结合的综合预测模型要比单一神经网络预测模型、常规预测模型的预测效果好;以预测的均方误差最小为目标函数，通过遗传算法优化选择合适的检测器，以小波神经网络作为预测算法进行短时交通流预测具有很高的精度和适用性。
关键词：交通工程；交通流理论；短时交通流；预测模型;神经网络算法Research on Short-Time Traffic Flow Forecasting MethodsLIU Jia-tong(1. Department of Bridge Engineering, School of Highway, Chang’an Unversity)Abstract: Prediction of road traffic flow is one of the key technologies of intelligent transportation system. This paper summarizes the development of road traffic flow forecasting methods, analyzes and compares the advantages, disadvantages and application of each forecasting model. The existing prediction methods are classified based on the method of statistical analysis: Based on the theory and methods of nonlinear theory and traffic detector based on the optimal selection of flow prediction algorithm based on prediction method and neural network method. The prediction effect of comprehensive prediction model of artificial neural network model and other fields combined than single neural network prediction model and the conventional prediction; to minimize the mean squared error as the objective function, the genetic algorithm to choose the appropriate detector with the wavelet neural network as prediction algorithm of short term traffic flow forecasting high precision and applicability.Keywords: Transportation Engineering; Traffic Flow Theory; Short-term Traffic Flow; Prediction Model; Neural Network Algorithm1 引言2006年我国开始实施的“国家中长期科学与技术发展规划纲要一”中的交通科学问题研究专题中,明确提出了“发展一个系统,解决三个热点问题”的思路。
其中,“一个系统”指的是综合运输系统,“三个热点”指的是交通能源和环境、交通安全和大城市交通拥堵。
智能交通系统被认为是缓解道路交通拥堵、减少汽车尾气排放污染和交通事故等交通问题的有效方法之一。
短时交通流预测是智能交通系统的核心内容和交通信息服务、交通控制与诱导的重要基础,能够给出行者提供实时有效的信息,帮助他们更好地进行路径选择,实现路径诱导,达到节约出行者旅行时间,缓解道路拥堵,减少污染、节省能源等目的。
目前,道路交通数据采集设备的性价比越来越合理,道路上交通数据的采集设备不断完善,使得短时交通流状态的分析处理和预测成为可能。
现有的研究成果多以基于实时数据的道路网短时交通流预测理论与方法研究为题,在交通流数据分析的基础上[1],对道路网中多个断面交通流状态之间的相关性进行分析,从而选择预测的范围和对象,对道路网中多个断面的短时交通流预测理论和方法进行了深入探讨和研究,并且根据实际数据验证提出的预测模型。
智能交通系统(Intelligent Transport Systems,以下简称(ITS)作为一种能有效解决手段成为研究的热点。
交通系统是一个有人参与的、时变的、巨大而复杂的系统,时刻变化着的道路交通状态怎样能够精准的预测,这是ITS的核心问题之一[2]。
ITS的几大子系统均是在对道路交通状态进行合理、实时、准确预测的基础上,及时调整交通管理控制方案、并为出行者发布出行信息,提供最优路径选择方案,确保交通系统高效、安全运转。
短时交通预测是交通控制、车辆导航等领域需要解决的重要问题之一。
交通流量是判别道路交通状态的一个关键因素。
短时交通预测是微观意义上的,与中观和宏观意义上的以小时、天、月甚至是年计算的基于交通规划的战略预测有本质区别[4]。
其主要内容为依据道路交通信息,采用适当的方法去滚动预测未来不超过15分钟的交通状况,为出行者提供最佳行驶路线,从而为均衡交通流、优化交通管理方案、改进交通控制等方面提供基础依据,对于缓解道路交通堵塞、避免社会资源的浪费有着重要的意义和应用价值。
2 交通流预测的理论研究交通流短时预测这一领域的研究在国际上一直很活跃,在过去的几十年里,研究者们做了大量的工作,取得了显著的研究成果。
早期的交通流量预测主要为交通控制系统服务。
第一代城市交通控制系统(Urban Traffic Control Systems,UTCS)采用历史数据对交通流量进行离线预测;第二代UTCS应用实测数据对历史平均数据进行修正,进而对交通流量进行预测;第三代UTCS只利用实测数据预测交通流量。
第二代和第三代UTCS预测算法都存在时滞问题[5]。
与此同时,不少研究者也在积极地探讨着交通流量预测的其他方法。
Nicholson Swann (1974) 利用谱分析法预测交通流量,取得了令人比较满意的结果,但这种方法无法预测突发交通事件对交通流状态产生的影响。
Ahmaed S.A.和Cook A.R.(1979)利用Box-Jerkins 技术对高速公路的交通流量进行预测,结果表明这种方法的精度有限。
Nancy L.Nihan 和Kje 110.Holmesland (1980) 应用Box-Jerkins 技术和一路段4 年的交通流量数据对该路段的交通流量进行预测,精度较高,但这种方法要求的历史数据较多,对建模者的知识水平和建模技巧要求较高。
Iwao Okutani (1984) 利用卡尔曼滤波理论建立了交通流量预测模型,预测的精度优于第二代UTCS 预测方法。
Gary A.Davis 和Nancy L.Nihan(1991)应用非参数回归模型预测交通流量,此模型在某些情况下比时间序列预测模型的预测精度要高。
P.C. Vythotkas (1993) 提出了基于卡尔曼滤波理论的交通流量预测模型,计算结果比较令人满意。
Brian L.Smith 和Michael J.Demetsky(1993)利用神经网络方法预测交通流量, 预测结果具有较高的精度，并且没有时滞现象。
Maschavander Voort (1996)将神经网络与ARIMA时间序列模型相结合预测交通流量,使ARIMA模型具有更广泛的适应性和可移植性。
Corinne Ledoux (1997) 建立了基于神经网络的交通流量预测模型,首先利用神经网络建立每个路段的交通流量预测模型,再建立整个路网的交通流量预测模型,并应用模拟的数据对模型进行了验证[6]。
对于交通流短时预测研究,国内的研究者们一直在追踪国外的先进思想和方法,并在一定程度上对其进行了改进。
3 现有交通流理论研究交通流理论是交通工程领域中的基本理论,主要采用数学和物理定理来描述交通流特性,其中有概率统计模型、排队论、车流波理论、跟驰理论等。
车辆的到达在某种程度上具有随机性,描述这种随机性分布规律的方法有两种一种是以概率论中描述可数事件统计特性的离散分布为工具,考察在一段固定长度的时间或距离内到达某场所的交通数量的波动性另一种是以连续型分布为工具,研究车辆间隔时间、车速、可穿越空档等交通流参数的统计分布特性。
离散型分布模型常用的有三种。
泊松分布,适用于车流密度不大,车辆间相互影响微弱二项分布,适用于比较拥挤的车流负二项分布,适用波动性较大的车流。
连续型分布模型常用的有四种。
负指数分布,车辆到达符合泊松分布,则车头时距就是负指数分布移位负指数分布,该模型适用于不能超单车的单列车流的车头时距分布和车流量低的车流的车头时距分布韦布尔分布,韦布尔分布适用范围较广,交通流中的车头时距分布、速度分布等一般都可用韦布尔分布来描述爱尔朗分布,该模型亦是较为通用的车头时距、速度等交通特征的分布模型。
排队论也称为随机服务系统理论,是研究“服务”系统因“需求”拥挤而产生等待排队的现象以及合理协调“需求”与“服务”关系的一种数学理论。
它也是以概率论为基础的。
跟驰理论是运用动力学方法,研究在无法超车的单一车道上车辆列队行驶时,后车跟随前车的行驶状态的一种理论。
它用数学模式表达跟驰过程中发生的各种状态。
跟驰理论主要研究非自由运行状态的交通流,这种状态下的交通流的主要特点是,交通流密度很大,车辆间距较小,车队中任一辆车的车速都受前车速度的制约,驾驶员只能按前车提供的信息采用相应的车速,非自由状态行驶的车队有三个特性制约性,滞后性,传递性。
跟驰理论有线性和非线性的模型,其中非线性模型不但考虑了相邻的两车之间的相对速度,而且也考虑了车辆之间的间距。
车流波理论即流体力学模拟理论是一种宏观的模型[7]。
它假定在车流中各个车辆的行驶状态与它前面的车辆完全一样,该理论适用于“流”的状态较为明显的情况,如瓶颈路段的车辆拥挤问题。