第3章-交通流模型
现代交通流理论课件
• 交通流基本概念 • 交通流理论模型 • 交通流特性分析 • 交通流波动理论 • 交通流控制策略 • 现代交通流理论应用
目录
01
交通流基本概念
交通流定义
交通流
在某一路段上，一段时间内，车辆、 行人等交通实体在路上的流动过程。
交通流模型
通过数学建模描述交通流特性的理论 模型。
交通流稳定性的判定
要点一
交通流稳定性的定义
根据交通流的波动性质，定义交通流稳定性，并说明稳定 性的物理意义。
要点二
交通流稳定性判别的数值方法
通过数值方法求解交通流波动方程，根据解的性质判断交 通流的稳定性。
05
交通流控制策略
交通信号控制
实时感应控制
通过安装传感器和检测器，实时监测交通流 量和拥堵情况，调整信号灯的灯光时序和时 间，提高交通效率。
多模式交通规划
考虑多种交通方式的需求和特点，规划公共交通、步行、自行车等 交通方式的优先级和衔接，提高综合交通效率。
交通法规与安全教育
法规制定与宣传
01
根据交通流理论和实际情况，制定合理的交通法规和安全规定
，并通过媒体、宣传栏等方式进行广泛和培训，提高公众的交通安全意识和技能水
交通流参数
流量
单位时间内通过某一路段的车辆数量 。
速度
车辆在行驶过程中的平均速度。
密度
单位长度内车辆的数量。
交通流密度-速度曲线
描述交通密度与速度之间关系的曲线 。
交通流分类
连续流
车辆连续行驶，无间隔，如高速公路。
稳定流
交通状态稳定，无突变，如常规交通路线。
间断流
车辆行驶过程中有间隔，如城市道路。
交通流理论及其应用
交通流理论及其应用第一章交通流理论概述交通流理论研究的是交通系统中的车辆运动、交通管制、道路设施、交通信息和旅行者的行为等方面的问题。
交通流理论在道路规划、公路建设和交通管理等领域有着非常广泛的应用。
交通流理论的一个重要假设是，车辆在道路上的移动速度不仅受到道路设计的限制，还受到其他车辆的影响。
因此，在交通流理论中，车辆被看作是一个组成整体的流体，而不是独立的个体。
第二章交通流模型交通流模型是交通流理论的核心部分。
交通流模型通过建立数学方程，来描述交通系统中的车辆运动和相关因素。
常用的交通流模型有三种：宏观模型、微观模型和混合模型。
宏观模型是指从整体上研究交通流的模型，宏观模型的主要参数是车流量、速度和密度。
宏观模型常用的方法包括现场观测、测量和统计分析。
微观模型是指从个体车辆的行为入手研究交通流的模型，微观模型的主要参数是车辆的位置、速度和加速度。
微观模型常用的方法是仿真模拟和建立基于车辆运动方程的数学模型。
混合模型是宏观模型和微观模型的结合，既考虑了交通流的整体特征，又考虑了车辆个体行为的影响。
混合模型综合了宏观模型和微观模型的优点，是目前研究交通流的主要方法之一。
第三章交通流参数交通流参数是交通流模型中的重要参数，主要包括车流量、速度和密度。
车流量是单位时间内通过某一道路断面的车辆数量，常用的单位是辆/小时。
车流量是衡量交通流量大小的主要指标，它直接影响道路的通行能力和交通拥堵的程度。
速度是车辆在单位时间内通过某一道路断面的平均速度，常用的单位是公里/小时。
速度是衡量交通流运行状况的主要指标，它受到道路状况、车辆性能和交通运行管理等因素的影响。
密度是单位时间内通过某一道路断面的车辆数量和车辆行驶长度之比，常用的单位是辆/公里。
密度是衡量交通流集聚程度的主要指标，它与车速和车流量有着密切的关系。
第四章交通流控制交通流控制是交通流理论的一项重要应用，包括交通信号灯、路口红绿灯、限速标志和车道指示标志等。
第三章 交通需求预测-重力模型
l 基本假设为：交通区i到交通区j的出行分布
1、无约束重力模型
l
万有引力模型
模型为：
F = K⋅
l
量与i区的出行发生量、j区的出行吸引量成正 比，与i区和j区之间的交通阻抗成反比。 根据对约束情况的不同分类，重力模型有三种 形式：无约束重力模型、单约束重力模型和双 约束重力模型。
X ij = k ⋅
可采用先考虑宏观因素预测其总比例，再考 虑微观因素预测各交通区间出行方式的分担率的 方法。 出行总比例预测 条件类方式：根据车辆拥有量进行预测。
l
竞争类方式 取决于需求的出行方式其总比例预测可根据有关的社 会经济发展目标，结合其发展实际状况，通过综合分 析求得。如出租车等。 取决于有关政策的出行方式其总比例预测可按照有关 的发展策略，根据已有基础进行规划确定，如公交车 出行等。 各交通区间的出行比例预测 各交通区间某种出行方式的出行比例取决于该出行方 式的总比例、出行目的结构和出行距离，通过前述模 型以及根据出行调查等资料统计分析拟合建立的现状 关系曲线进行预测。
其中, ｃ:汽车(car)；ｂ:公共汽车(bus)
l
∑∑ A
j m
其中Tijm——从交通区i到交通j，第 m种交通方 式的交通量；
4、 回归模型法——产生分担组合模型
l
二、交通方式的分类
l l l l l l l
该模型是通过建立交通方式分担率与其相关因素 间的回归方程，作为预测交通方式模型。
可分为：自由类、条件类和竞争类。 1、自由类交通方式 主要指步行交通，影响因素（内在因素）包括： 出行目的、出行距离、气候条件等 2、条件类交通方式 主要指单位小汽车、单位大客车、私人小汽车、摩托 车等交通方式 影响因素（外在因素）包括：有关政策、社会、经济 的发展水平。 影响因素（内在因素）包括：车辆拥有量、出行目的、 出行距离等。
第3章 交通需求预测模型与方法 [兼容模式]
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交通规划理论-Transportation Planning Theory
哈尔滨工业大学
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交通规划理论-Transportation Planning Theory
哈尔滨工业大学
四、城市市内货运交通生成预测 通常先对城市总的货运情况进行预测，再分配到各交通区。 1、货运总量预测 影响因素通常包括：工农业产值、产业结构 2、交通区货运量分配预测 影响因素为交通区的地理位置、用地性质、用地面积等。
20
交通规划理论-Transportation Planning Theory
哈尔滨工业大学
1.双约束重力模型(Double Constraint) 模型形式为：
X ij Ai B j Ti U j f tij Ai B j U j f tij j B j Ai Ti f tij i
一、影响方式选择的因素 影响方式选择的因素可以分为三类，即出行者特征、出 行特征及交通方式特征。 二、交通方式预测的集计模型 交通方式集计模型主要包括转移曲线法和回归模型法。 三、离散选择模型 离散选择模型是以效用极大化原理为基础，其基本问题 是在一个相互排斥但总体上完备方案集上建立选择模型。 其主要有Logit模型、Probit模型。
Vjg M jg Aj
jg
M
j
Aj
Tg
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交通规划理论-Transportation Planning Theory
哈尔滨工业大学
五、城市对外及过境客(货)运交通量生成预测 与市内货运交通生成预测类同方法，可先根据城市发展 状况预测其总量的增长情况，再考虑用地等状况将总量分 配到各交通区。
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宏观交通流模型-简介
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)
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 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
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
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
图上曲线：
vm
v=v(ρ)
交通流理论第三章驾驶员的交通特性
1、概念：
停车视距是指在汽车行驶时，驾驶员发现前方障碍物，经判断决定采取制
动措施到汽车在障碍物前安全停住所需的最短距离。
2、停车视觉至少应该满足“平均水平一下”的驾驶员或车辆在该距离内能够
停车。
3、停车视距的计算公式
S=S1+S2
其中：S1为感觉反应距离；S2为制动距离
第四节 驾驶员交通特性的应用
2、离散驾驶行为
3、连续驾驶模型
4、驾驶员交通特性的应用 5、小结
第一节 驾驶任务
1、驾驶员的三个层次
控制（control）
引导（guidance）
导驶（navigation）
（1）控制 驾驶员和车辆之间的信息交换和控制，是驾驶任务层次中的基本层次，主
要是指驾驶员对车辆的操作，比如：启动、加速、减速、转向、制动等。
4.91弧分； ●同样对比度下晚上的视觉角度是白天的约2.5倍。 （2）障碍和危险的识别与确认 对道路上的物体进行觉察后，接着就是识别和确认。 15cm高、60cm高
第二节 离散驾驶行为6、驾驶行为的个体差异 （1）性 Nhomakorabea （2）年龄
●视觉变化：视觉敏锐度、光损失和散光、炫目等 ●认知行为变化：信息过滤、公路上的被迫跟随、时代的变化 （3）驾驶员的伤害
第三节 连续驾驶模型
驾驶过程是一个连续过程 一、驾驶行为
驾驶员可以看作是一个线性的闭环控制系统。 1、驾驶传递函数
驾驶活动中的两个输入： ●驾驶员期望的路线 ●车辆当前行驶的方向和路线
第三节 连续驾驶模型
图中的模型可以用公式来表示：
其中：K为增益，exp（-ts）是反应时间，T由特定的控制状态下由实验得到 该模型为建立驾驶员驾驶模型的基本方法。 驾驶行为分类：修正的跟踪模式驾驶；跟踪驾驶；有预见性的驾驶 这可从表3-8得出。
交通流量模型知识点
交通流量模型知识点交通流量模型是交通规划和管理领域中的重要概念，通过建立数学模型来描述车辆和行人在路网中的行驶和交互情况。
了解交通流量模型的知识点对于优化交通系统、缓解交通拥堵具有重要意义。
本文将介绍几个关键的交通流量模型知识点，帮助读者深入了解这一领域。
一、线性模型线性模型是最简单的交通流量模型之一，通过假设车辆在道路上均匀分布并且速度恒定，计算车辆通过某一路段的流量。
线性模型适用于交通流量稳定的情况，但无法考虑拥堵和交通信号等因素。
二、微观模型微观模型是基于个体行为建立的交通流量模型，可以模拟车辆之间的交互和行驶过程。
微观模型较为复杂，但能够更准确地反映交通流量的动态变化，对于研究车辆之间的互动和拥堵情况具有重要意义。
三、宏观模型宏观模型是对整个交通网络进行整体建模的方法，考虑路段之间的关联和交通流量的分布规律。
宏观模型通常用于交通规划和政策制定，可以预测未来交通需求和拥堵情况，为交通系统的优化提供决策支持。
四、博弈论模型博弈论模型是研究交通参与者之间策略和结果的数学模型，可以通过博弈分析来解决交通拥堵等问题。
博弈论模型可以帮助理解驾驶者行为背后的动机，为实现交通流量最优化提供理论支持。
五、混合模型混合模型是将不同类型的交通流量模型结合在一起，综合考虑线性、微观、宏观和博弈论等因素，以更全面地分析和预测交通流量情况。
混合模型综合了各种模型的优势，能够更准确地反映实际交通系统的运行情况。
总结：交通流量模型包括线性模型、微观模型、宏观模型、博弈论模型和混合模型等多种类型，每种类型的模型都具有自己的特点和应用领域。
通过深入了解交通流量模型的知识点，可以更好地理解交通系统的运行规律，为交通规划与管理提供科学依据。
希望本文介绍的知识点对读者有所帮助，进一步拓展交通流量模型领域的研究与实践。
交通工程学第三章 交通流的基本特性
图3-3 交通流量、车流密度、 行车速度关系二维图
第五节 交通流的基本特性及其相互关系
(1)极大流量Qm，就是Q -v曲线上的峰值。 (2)临界速度vm，即流量达到极大时的速度。 (3)最佳密度km，即流量达到极大时的密度。
(4)阻塞密度kj，车流密集到所有车辆无法移动(v=0)时的密度。 (5)畅行速度vf，车流密度趋于零，车辆可以畅行无阻时的平均速 度。 二、速度与密度的关系 1933年，格林希尔茨提出了速度—密度线性关系模型
(二)车辆的影响 (三)道路的影响 1.道路类型 2.平面线形 3.纵断面线形 4.车道数及车道位置 5.视距 6.侧向净空 7.路面条件
第三节 行车速度特性
(四)交通条件的影响 1.交通量 2.交通组成
3.交通管理 (五)环境的影响
第四节 交 通 密 度
一、交通密度的含义及表示方法 当交通量为零时，不能说明这时没有车辆，而是有两种情况，一 是道路上没有车辆行驶；二是车速为零，有车而不流，这时是阻
3.15%位车速与速率波动幅度
S≈
三、时间平均车速与区间平均车速 1.时间平均车速
2.区间平均车速
第三节 行车速度特性
3.时间平均车速与区间平均车速之间的互换关系
四、影响车速变化的因素
第三节 行车速度特性
影响车速的因素很多，主要随驾驶员、车辆、道路、交通及环境 等因素的变化而变化，其规律简述如下。 (一)驾驶员的影响
塞。
(一)车头间距
第四节 交 通 密 度
(二)车头时距
第四节 交 通 密 度
(三)临界密度和阻塞密度 二、交通密度的分布特性 交通密度的分布特性是用空间占有率和时间占有率来描述的，统 称车道占有率。 (一)空间占有率
第三章 交通流特性
到达率λ(t) < 服务率μ
到达率λ(t) > 服务率μ
到达率λ(t) = 服务率μ
排队长度达到最大
排队从开始出现到消失期间的车辆总等待时间
一、速度
• 速度——单位距离内行程时间的倒数，是 车辆运行效率的简单度量指标。 • 影响速度的因素：车辆本身的性能、驾驶 员的行为、环境条件、交通密度、交通流 速率。
• 瞬时速度：车辆在行驶过程中某一瞬间（通常为
几秒钟）的速度。
• 行驶速度：车辆不受耽搁地连续行驶，驶经某一
段路程所用去的时间称为行驶时间，路程与行驶时 间之比。
进而可得，
k1 s
即交通密度为平均车头间距的倒数。
四、交通量-速度-交通密度 （q - va- k）的关系
如果在交通流中各车辆的行驶速度相同，也即
vL T
则在T时段或L长度内通过的车辆数n为：
n qT
也即，交通量为交通密度同速度的乘积。
将车辆按速度分组，对于每组速度的车辆
ha pij hij 98.1s
跑道的通行能力为，
qm 1 1 0.0102次 / s 36.7次 / h 37次 / h ha 98.16
所以，跑道的通行能力取决于不同速度飞机的组成和规定 的飞机间隔距离。
第三节 排队和延误分析
• 车辆经过站场、交叉口等各种节点或“瓶颈 ”时，由于受到这些限制点通行能力的限制 ，不能以正常的速率通过，从而积存在上游 方，形成排队，等待处理（通过）。
• 平均速度
va
(v n )
i 1 i i
m
n
i 1
m
i
• 标准差
m m 2 2 （ v n ） v n a i i i i 1 i 1 m n 1 i i 1
基于路段速度预测的交通流模型研究
基于路段速度预测的交通流模型研究第一章：引言在城市交通中，了解交通流量和路段速度的变化对于拥堵管理、交通规划和设计、公共交通以及智能交通系统的实现至关重要。
与传统的基于历史数据和地理数据的交通预测方法不同，基于路段速度预测的交通流模型可实时更新，对于在短时间内进行高精度交通预测非常有效。
因此，将路段速度预测同时应用于交通预测和交通控制，已成为当前交通领域研究的热点之一。
本文将探讨基于路段速度预测的交通流模型的研究进展和应用价值。
第二章：交通流模型概述车流模型是描述交通流现象的数学模型，是交通流理论的核心。
交通流模型可以分为宏观模型和微观模型两类。
宏观交通流模型是以道路为单位进行建模，研究道路车流的稳定性和总体流量特性；微观交通流模型则是以车辆为单位进行建模，研究交通流的细节、特性和驾驶行为。
第三章：交通速度预测模型交通速度预测模型可以分为基于历史数据的模型和基于实时数据的模型。
基于历史数据的模型需要大量统计数据和地理位置数据进行建模，建立模型后无法实时更新；而基于实时数据的模型则使用传感器设备等实时监测数据进行建模，由于实时性强，模型的预测精度更高。
第四章：路段速度预测算法1.基础算法路段速度预测通常使用基于回归和分类的机器学习算法。
其中，线性回归和逻辑回归是最常用的算法之一，贝叶斯网络和随机森林也被用于路段速度预测。
2.深度学习算法深度学习算法通过使用深度神经网络，可以自动处理和提取特征，大大提高了模型的预测精度。
深度学习算法包括卷积神经网络、循环神经网络和长短时记忆网络等。
第五章：交通流模型的应用价值基于路段速度预测的交通流模型可以支持多种交通管理和应用。
以下是部分应用场景和价值：1.实时交通预测：预测路段速度、拥堵和行车时间，为驾驶员和智能交通系统提供实时交通情况。
2.交通控制：基于交通预测和模拟，实现智能信号灯控制、路网优化和拥堵缓解。
3.汽车导航系统：提供更精确、更实时的智能导航功能，指引驾驶员避免拥堵。