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第6章 宏观交通流模型

第6章 宏观交通流模型

双流模型中,仿真通常都使用普通的网格结构路网来 消除一些特殊的路网特征对参数的影响。 比较典型的是采用一个5 x 5的网格,道路都是双向, 每个交叉口都设有信号灯,车辆均衡运动。路网是封 闭的,因而密度是一个恒定值。路网在不同的密度下 (从接近0到60或80辆/每车道英里)运行5到10次, 得到所有车辆的总时间和移动时间,用来估算双流模 型参数。
第六章 宏观交通流模型
2008年11月7日
交通模型的分类

按照对交通流细节描述的不同,一般把交
通流模型分为三大类:

基于自驱动粒子理论的微观模型
基于空气动力学的中观模型 基于流体力学的宏观模型




宏观交通流模型三元素:
Speed——速度 flow (or volume)——流量


Concentration——密度
英国的八个城市的数据对比

r=0.27 ~ 0.36时,可将公式简化成: (6.8) v=k×r1/3
此处,k与城市人口增长及高峰和非高峰出行时段有关, 高峰时段k比非高峰时段小9%。


speed=60km/h时,负指数公式可简化成: (6.9) v=60- a× er/R
此处, R与城市人口增长及高峰和非高峰出行时段有关,
在早期的仿真中,随密度的增加,T和Ts增加,但Tr 几乎保持恒定,说明n值很小。
这是由于NETSIM极少产生一些现实中经常出现的车 辆的相互影响,交通流比实际情况理想化。NETSIM 通过加入短期事件(short-term event)来模拟实际情 况,用户可以指定短期事件的平均持续时间和频率 由程序随机产生。 双流模型参数对短期事件十分敏感。当加入一个持 续45秒没两分钟发生一次的短期事件后,n从0.076 提高到0.845,Tm从2.238下降到2.135。

宁波市宏观战略交通模型

宁波市宏观战略交通模型

5466
3%
HBO_CA_P 539240 539572
332
0%
NHB_CA_P 205559 201986
-3573
-2%
HBW_NCA_P 2352950 2345370 -7580
0%
HBS_NCA_P 302259 308863
6604
2%
60.0%
HBO_NCA_P 1354350 1358770
10.0%%
3 子模型标定——出行吸引模型
出行产生模型使 用多元回归和逐 步回归算法,按 出行人群、出行 目的进行分别标 定。
变量 HBW_CA_A
HBS_CA_A
HBO_CA_A
NHB_CA_A HBW_NCA_
A HBS_NCA_
A HBO_NCA_
A NHB_CA_A
2 OD反估
基于考虑居 民出行调查、 大学生、旅 行团、酒店 房客及枢纽 乘客专项调 查、核查线 调查及公交 登降量调查 等各类调查, 实现数据的 扩样及修正。
2 OD反估
为校正不同出行目的调查差异及出行分布时段差异,OD反估选用 4个时段完成,分别为: ➢ AM_PEAK:早高峰时段——早高峰2小时平均; ➢ PM_PEAK:晚高峰时段——晚高峰2小时平均; ➢ OFF_PEAK:其他时段——其他时段平均; ➢ TOT_DAY:全日总出行——全日总出行量平均;(用于核对上 述3个时段反估总量)
HBO_NCA_P
变量 NHB_CA_P
NHB_NCA_P 变量 STU_P
POP(CA/NCA)
0.1 (8.3)
0.04 (6.7)
UNIV_SCH 0.52 (6.75)
UNIT_CAR 0.32

交通流动力学模型

交通流动力学模型

max,2
(a)
max,2
(b)
max,2(2010)
2
2
max,1
2010
= > <
max,2(2010)
1
max,1
1
max,2
(c)
overtaking from right allowed
2
2,c
density inversion
1
max,1
交通流动力学理论
目录
• • • • • • • • • • • • 概述 交通流的基本概念 宏观交通流 混合交通流的宏观模型 跟车模型 两车道跟车模型 换道分析 超车模型 主要结论 存在的问题 发展趋势 研究心得
一、概述
• 研究内容 • 研究历史 • 现代交通流研究的分类 • 相关知识结构
研究内容(一)
将上述两式相加和相减,分别可得 ˆ ˆ
c 0 t x ˆ ˆ (1 ) ˆ) ( ˆ c (1 )a t x 其中 ˆ 1 ˆ 1 2 , 2 。
Laval-Daganzo模型(Transp. Res. B 40, 251(2006))
二、交通流的基本参数
• 流量:
• 速度:时间平均速度和空间平均速度 • 密度: • 车头间距和车头时距: • 占有率:空间占有率和时间占有率
车头时距统计分布模型
• • • • • • • 负指数分布 移位负指数分布 Erlang分布 移位Erlang分布 Gamma分布 对数正态分布 M3分布和其他组合型分布
多车道高阶模型
• 两车道交通流动力学模型
两车道跟车示意图
模型与计算格式
从一个区域转移到另一个区域,将会出现相变

数学建模在交通拥堵中的应用

数学建模在交通拥堵中的应用

数学建模在交通拥堵中的应用近年来,随着城市化进程的加速和汽车保有量的快速增长,交通拥堵已成为城市居民面临的一大挑战。

针对这一问题,数学建模作为一种有效的解决途径不断被应用和研究。

本文将介绍数学建模在交通拥堵中的应用,并分析其作用和意义。

一、交通流模型交通流模型是研究交通拥堵问题的核心工具之一。

通过数学建模,可以对交通流的形成、发展和演化进行系统的描述和预测,从而为交通管理和规划提供重要的参考依据。

1.1 宏观模型宏观模型主要关注整体交通流的运动规律。

常见的宏观模型包括瓶颈模型、微观模型等。

瓶颈模型通过考虑瓶颈区域的阻塞效应,描述了繁忙路段的交通流特征和拥堵情况。

而微观模型则通过模拟车辆的运动轨迹,重点研究车辆之间的相互作用和影响。

1.2 微观模型微观模型更关注具体车辆的行为和决策过程。

基于微观模型可以进行交通仿真实验,通过对不同交通组织方案的模拟,评估其在减少拥堵方面的效果。

此外,微观模型还能为交通规划和出行预测提供数据支持。

二、拥挤度分析拥挤度分析是利用数学建模来判断交通流拥堵状况的一种方法。

通过对数据的收集和分析,可以找出容易发生拥堵的路段和时间段,并提供相应的交通管理建议。

2.1 数据收集拥堵分析的前提是收集大量的交通数据,包括车辆速度、流量、密度等信息。

常用的数据采集手段有视频监控、微信小程序、感应器等。

这些数据能够提供交通拥堵问题的基本现状和变化趋势。

2.2 拥挤度指标基于收集到的数据,可以构建拥挤度指标来量化交通拥堵的程度。

常用的指标包括道路服务水平、空间容量利用率等。

这些指标能够帮助交通管理部门了解交通拥堵的程度及其发生的原因。

三、交通优化方案数学建模在交通拥堵中的应用不仅限于拥堵分析,还包括了交通优化方案的制定。

通过数学建模,可以为交通管理部门提供有针对性的解决方案,从而减少交通拥堵问题。

3.1 路网规划通过数学建模,可以对城市路网进行优化设计。

比如,可以通过模拟交通流的传播,评估不同规划方案下的拥堵状况,并为决策者提供科学的依据。

宏观交通流模型课件

宏观交通流模型课件

THANKS
特点
宏观交通流模型具有描述交通流 的整体特性、考虑交通网络上不 同区域的差异、基于实际数据建 立模型等优点。
模型发展历程
01
02
03
奠基阶段
20世纪50年代, Wardrop提出了第一代宏 观交通流模型,奠定了宏 观交通流模型的基础。
发展阶段
20世纪70年代,第二代宏 观交通流模型出现,引入 了交通流的基本特性,如 流量、速度、占有率等。
交通流模型建立方法
理论建模
基于交通流的基本原理和数学理论,建立交通流 模型。
实证建模
通过对实际交通数据进行采集和分析,建立反映 实际交通状况的模型。
混合建模
将理论建模和实证建模相结合,建立更加精确和 实用的交通流模型。
03 常见宏观交通流模型介绍
基于流量守恒的模型
连续流模型
该模型假设交通流是连续的,并且每个车辆的速度和加速度 都可以连续变化。它通常用于描述高速公路上的交通流。
交通流分类
根据交通工具的不同,交通流可分为 汽车流、行人流、自行车流等。
交通流参数与特性
01
02
03
04
交通流量
指单位时间内通过道路某一断Байду номын сангаас面的交通量,单位为辆/小时

交通流速度
指交通流中车辆的平均速度, 单位为米/秒。
交通流密度
指单位长度内道路上的车辆数 ,单位为辆/公里。
交通流特性
包括交通流的稳定性、波动性 、随机性等。
基于流量分布的模型
概率密度函数模型
该模型假设每个车辆的速度和加速度 都符合一定的概率密度函数,并且车 辆之间的相互作用是随机的。它通常 用于描述高速公路上的交通流。

高速公路交通流建模综述_宫晓燕

高速公路交通流建模综述_宫晓燕

第2卷 第1期2002年3月交通运输工程学报Journal of T raffic and T ransportation Eng ineeringV ol.2 No.1Mar.2002收稿日期:2001-11-12作者简介:宫晓燕(1976-),女,山东淄博人,中国科学院博士生,从事数据挖掘和城市智能交通系统研究.文章编号:1671-1637(2002)01-0074-06高速公路交通流建模综述宫晓燕,汤淑明,王知学,陈德望(中国科学院智能控制中心,北京 100080)摘 要:交通流建模是智能交通自动控制、分析、设计、仿真和决策的前提,历来是交通工程界的一个重要的研究课题,分三条主线(宏观交通流模型、微观交通流模型、其它交通流模型)对交通流建模的发展做了详细介绍,并在文末提出了对交通流建模今后发展的展望。

关键词:交通流建模;宏观交通流模型;微观交通流模型中图分类号:U 491.112 文献标识码:ASurvey on freeway traffic flow modelingGON G X iao -y an ,T AN G Shu -ming ,W A N G Zhi -x ue ,CH EN De -w ang(Intelligent Contr ol &Sy stem Engineer ing Center ,Chinese A cademy of Sciences,Beijing 100080,China)Abstract :T raffic flow mo deling as the basis of traffic contro l 、traffic desig n 、traffic analysis 、traffic simulatio n and traffic control decision -making alw ays is the the resear ch focus in traffic eng ineer ing field.T his paper makes a detail introduction o f tr affic flow m odeling from three different aspects.Ex pectation on its development is also given.Key words :traffic flow mo deling ;macroscopic traffic flow model ;micro cosmic traffic flo w mo del Author resume :GONG Xiao-yan (1976-),fem ale,a dotoral student of Chinese Academ y of Sciences,eng aged in resear ch of data mining and intellig ent transportation sy stem. 城市高速公路交通流模型是描述交通流状态变量随时间与空间而变化、分布的规律及其与交通控制变量之间的关系的方程式。

第七章宏观-交通流模型.教程文件

第七章宏观-交通流模型.教程文件
IAex p(r/a) (7-1) 式中:I ——交通强度;
r ——距CBD的距离(km); A、a ——待定参数。 四个城市具有各不相同的值,并且A、a的值在高峰时段 和非高峰时段是不同的。四个城市的数据见下图。
4
另一个相似模型在地区之间建立,即为主干道和距CBD的距 离之间的关系:
f Bex p(r/b)
和车辆类型等。对于城市基本变量有相似网络、形状、控制
类型和车辆类型,分别设:A,城区面积;f ,道路占地比例
;C,交通能力(单位时间单位道路宽度通过的车辆数), 建立模型如下:
NfC A
(7-8)
式中 是常数。一般把 f 与( N / C A )的关系按3种路网
类型划分,如图7.4所示。
Smeed用Wardrop的速度-流量模型在伦敦对C值进行了估计。
本章从宏观角度介绍一些流量、速度和密集度 的量测和推算方法,从而提供网络交通效果评价的 基本理论和基本方法。
7.1 出行时间模型
出行时间等高线图提供了道路网在特定时间运 行状况的总览图。车辆从网络的一个指定地点出发 ,在期望的时间间隔内每辆车的时间和地点都可以 得到,从而出行时间等高线图可以建立,为网络中 的平均出行时间和平均速度提供资料。
到的。五个选定模型如下,式中a,b和c是待定参数。
u arb
(7-3)
势曲线由Wardrop工作组作出,但是在城市中心区 r=0
时,速度为零。相应布兰斯顿(Branston)也拟合了一个更
加普遍的模型:
ucarb
(7-4)
其中c为市中心速度。
Beimborn早期提出一个严格成线性关系的模型,此模型 平均速度在城市边缘达到最大,它可定义为平均速度达到最 大的一点。在布兰斯顿(Branston)数据中没有一个城市有 限制平均速度的一个明确的最大值,所以这种严格成线性关 系的函数需要单独验证:

高速公路交通流模型的数学建模与仿真

高速公路交通流模型的数学建模与仿真

高速公路交通流模型的数学建模与仿真高速公路已经成为我们日常生活中一个不可或缺的交通工具,而高速公路上的车流量也越来越大,如何对高速公路的交通流量进行建模与仿真,是一个非常有意义和挑战性的研究领域。

本文将从数学建模、数学仿真等方面探讨高速公路交通流模型的研究进展。

一、高速公路交通流的数学建模1. 宏观模型宏观模型是基于对高速公路上车辆集合行驶过程的描述,以统计分析的方法进行预测和控制的模型。

这种模型忽略车辆之间的距离和时间间隔,仅从车流量、平均车速、车道数量、最大速度、通行能力等角度来考虑。

其中最经典的宏观模型是Lighthill-Whitham-Richards(LWR)模型,它采用的基本假设是车辆集合的压力会导致交通流的压缩,进而影响车辆密度和流量。

LWR模型以一维连续守恒方程为基础,不仅可以得到高速公路交通流的通行能力和瓶颈位置,还可以有效地预测车辆密度、速度和流量等交通指标。

2. 微观模型微观模型是基于车辆之间的互动,通过对每辆车的行驶过程进行描述来得到高速公路交通流特性的模型。

这种模型通常使用数学形式来描述每辆车的动力学方程,以模拟车辆在高速公路上的运动轨迹。

同时,微观模型也通常考虑车辆之间的相互作用、交通信号等因素对车辆行驶的影响。

著名的微观模型有保持距离模型(IDM)、汽车运动模型(MOT)和车间距模型(GMC)等。

二、高速公路交通流的数学仿真数学仿真技术基于对数学模型的计算机处理,以可视化的方式模拟高速公路交通流的特性。

常见的数学仿真技术包括:蒙特卡罗方法、离散事件仿真、连续仿真等。

1. 蒙特卡罗方法蒙特卡罗方法是一种统计计算方法,它基于随机数生成来模拟随机事件的过程。

在高速公路交通流的仿真中,蒙特卡罗方法可以通过生成大量的随机车辆行驶数据,模拟高速公路上车辆的进出、车速等行驶特性。

2. 离散事件仿真离散事件仿真是一种基于事件驱动的仿真技术,它考虑车辆在运动过程中遇到各种事件,例如车辆的加速、减速、变道、超车等。

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则由 <2> 式可得:
∂ρ/∂t+ K(ρ)∂ρ/∂x=0
ρ(x,0)=g(x)
t>0,∞<x<+∞
其中g(x)为初始密度.此情况下确定的
ρ (x,t) 可刻画出任意时刻公路上各处的车
流状况.
以上分析也不难பைடு நூலகம்出有v=v(ρ) ,实际
上汽车驾驶员随时需对周围拥挤情况,即交 通密度的变化所引起的外界刺激作出反应. 根据常识,行驶中车流速度总是伴随着密度
图上曲线:
vm
v=v(ρ)
0
pm
p
若设v(ρ)=vm* (1-ρ/ρm) (它满足上
述条件)
可得到q(ρ)=vm*(1-ρ/ρm) 自然在ρ =ρm/2处有流量最大值
qm=vm*ρm/4
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它表示x处单位时间内通过的车辆数(流量). 等于单位长度内的车辆数(密度)与车流速度 的乘积.
通过研究ρ,v的关系来得出q的大小.
研究ρ-v关系要利用守恒律,即汽车进出
某段路的数量保持不变.
令t时区间[a,b]内的汽车数为N(t),并由 于t 时单位时间经过a,b处的流量为q(a,t) 和q(b,t),从而有
的增加而减少.在确定ρ-v关系时,首先想到
两个极端情况:当公路无车或极稀少时,可视
作ρ=0,此时汽车自然可以最大速度v = v
m行驶,而当车流密度最大ρm时,则会发生堵
塞.上述分析可以概括为:
V’(ρ ) ≤0 ρ(0)=vm v(ρm)=0 q(0)=q(ρ m)=0
q(ρ)>0,当o< ρ<ρm时.最大流量qm又 称为公路容量.据此,所作的ρ–v曲线如
N’(t)=q(a,t)-q(b,t)=-∫∂abq/∂x dx
同时又有:
N(t)=∫ρab(x,t) dx
两边求导得;
N’(t)=d∫ bρ(x,t)dx/dt=∫ a
∂ρab/∂tdx
由守恒可得:
∂ρ(x,t)/∂t+∂q(x,t)/∂x=0 -----<2>
这一结果表明:q=q(ρ),
令dq/dρ=K(ρ)
不容许超车从而排除了在某些坐标点有两 个不同速度的出现.
3.函数假设:
对此模型总体特征的三个重要函数:
(1).流量q(x,t)为t时刻点x处单位时间内所 通过的汽车数.
(2).速度v(x,t)为t时刻通过点x出的车流速 度.
(3).密度ρ(x,t)为t时刻内单位长度内的车
辆数.
四.构模与求解
由于x处t时刻的交通流量为每单位时间
宏观交通流模型
二.模型分析
微积分知识是求解此模型的基础,将它 作为此模型求解的工具.
三.模型假设
1.基本量假设: 如图:第 i 辆汽车用 xi 表示,其位置,速度和加速 度为xi(t),xi’(t),xi”(t)
xi
2.连续性假设:
1
x
此假设是把交通流作为连续流处理的最基本的假
设,即所研究对象是在无穷长公路上单向运动的一 条车流.无中途暂停流入,流出等情况,
q 辆,因而在∆t内通过的汽车数量为q*∆t ,
而相同时间段内速度v的车经过的距离为
v*∆t,这样,根据密度概念可知通过此段距 离内的车辆数恰好是 ρ*∆t ,根据连续性假
设,必有:
q(x,t)*∆t=ρ(x,t)*v(x,t) ∆t
即得交通流方程:
q(x,t)=ρ(x,t)*v(x,t)-----------<1>
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