資源描述：
《混合車流下機(jī)車車流混沌模式之建構(gòu)及分析》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在應(yīng)用文檔-天天文庫。
1、國立臺灣大學(xué)土木工程學(xué)研究所民國92年(碩士)學(xué)位論文摘要混合車流下機(jī)車車流混沌模式之建構(gòu)及分析研究生:李佩蓉指導(dǎo)教授:許添本第一章 緒論近幾年，機(jī)車是一直為臺灣都會地區(qū)之廣用運(yùn)輸工具；根據(jù)交通部運(yùn)研所統(tǒng)計，臺灣地區(qū)之平均機(jī)車持有率為0.5，高居亞洲之冠；而如此高比例的汽機(jī)車混何車流現(xiàn)象，也是臺灣地區(qū)在尖峰時影響道路交通安全甚巨的重要原因。所以要處理臺灣之交通安全問題，必定不能忽視混合車流中機(jī)車車流特性。如欲了解混合車流中機(jī)車車流時空變化的行為，就必須適當(dāng)?shù)目紤]各種能代表機(jī)車車流環(huán)境及車流本身的因素；而只有當(dāng)車流內(nèi)在、外在因子的本身結(jié)構(gòu)特性都被詳加
2、考慮之時，混合車流中機(jī)車車流時空變化的狀況才能被精準(zhǔn)的分析及預(yù)測。目前在機(jī)車車流研究中，尚無適當(dāng)?shù)能嚵黝A(yù)測模式可應(yīng)用來分析汽、機(jī)車混合車流，故本文即針對混合車流中機(jī)車車流時空變化的行為詳加探究及討論。第二章 文獻(xiàn)回顧 為了確立研究方法和範(fàn)圍，本文首先進(jìn)行相關(guān)文獻(xiàn)回顧．文獻(xiàn)回顧分成三部分：第一部分是說明傳統(tǒng)車流理論之應(yīng)用與方法；第二部分為機(jī)車車流特性及描述機(jī)車車流之重要因子；最後則是渾沌理論的基本介紹和其他領(lǐng)域上的應(yīng)用。根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)，本研究決定以中觀車流與時間掃描的觀點(diǎn)，利用現(xiàn)地觀測法和電腦模擬法建構(gòu)描述混合車流中機(jī)車車流時空變化之預(yù)測模式。又因
3、混合車流下機(jī)車車流具有依時迅速變動、不易直觀預(yù)測及解釋的特性，也符合渾沌理論中描述的依時非線性動態(tài)系統(tǒng)；故本研究欲以渾沌理論描述且建構(gòu)混合車流中機(jī)車車流預(yù)測模式?！ 〉谌隆』A(chǔ)理論與模式構(gòu)建基本上，渾沌理論和相對論、量子理論被視為二十世紀(jì)的三大發(fā)現(xiàn)，其中渾沌理論是可將複雜且無秩序的表面現(xiàn)象，歸納成簡單的科學(xué)原理；此理論的發(fā)展更加能解釋自然界亂中有序的的現(xiàn)象。一個渾沌系統(tǒng)通常具有三個特點(diǎn)，第一：對初始和邊界條件極度敏感，第二：數(shù)學(xué)空間不再是整數(shù)，第三：系統(tǒng)具有高度不規(guī)則，事實(shí)上又具有某種關(guān)係和結(jié)構(gòu)。在應(yīng)用上，多以一組觀測時間序列的數(shù)據(jù)分析，來解真實(shí)
4、世界的許多現(xiàn)象。渾沌理論中相關(guān)的範(fàn)圍概念如下：(一)碎形維度所謂的碎形維度的概念是在研究一切具有碎形特徵事物，並尋求一切不規(guī)則中的規(guī)則結(jié)構(gòu)。而「碎形維度」即是用來測來其他方法不能明確定地的一些性質(zhì)。譬如，一朵雲(yún)的表面、海岸線的長度，或是木片的粗操度。簡言之，碎形應(yīng)具有兩個基本特性，第一：自然相似性(self-similarity)，第二：缺乏光滑性。故碎形維度也是一種特徵值，表現(xiàn)出無法量測出來，卻具有某種特定的性質(zhì)。(二)相空間任一動態(tài)系統(tǒng)的行為可由空間圖(phasespacediagram)加以描述，通常系統(tǒng)中有多少狀態(tài)變量，其相空間就有幾維，最
5、多可以達(dá)到無窮維數(shù)。使用相空間的最大優(yōu)點(diǎn)是可藉著相空間觀察整體系統(tǒng)的演化過程。通常需選擇適當(dāng)?shù)难訙r間與相關(guān)維度來建立良好的相空間。理論上，為了能建立真實(shí)事件的動態(tài)系統(tǒng)，應(yīng)得到該動態(tài)系統(tǒng)所有的相關(guān)變數(shù)，但通常實(shí)驗(yàn)只有一個動態(tài)的單一變數(shù)可以量化量測，所以亦可利用單一時間序列重建系統(tǒng)相空間軌跡，此法也獲得數(shù)學(xué)上的證明。(三)里亞譜諾夫(Lyapunov)指數(shù)里亞譜諾夫(Lyapunov)指數(shù)之物理意義是計算相空間中某一個軌跡(fiducialtrajectory)或是參考軌跡(referencetrajectory)分散和收縮的情形。為追蹤一軌跡其附近
6、軌跡分散之平均速度的的指標(biāo)。主要的概念是假設(shè)系統(tǒng)中至少一個正指數(shù)，利用既有之一條軌道其空間內(nèi)建構(gòu)的假想軌道間距估算其發(fā)散的速度。而利用里亞譜諾夫(Lyapunov)指數(shù)可評估系統(tǒng)是否具有渾沌現(xiàn)象。(四)卡氏火商(Kolmogoroventropy)卡氏火商(Kolmogoroventropy)的原始定義就是系統(tǒng)中資訊的平均損失率，對於一個定率系統(tǒng)，，對於一個隨機(jī)系統(tǒng)，，當(dāng)時，就可定義此系統(tǒng)為一渾沌系統(tǒng)。所以當(dāng)值越大時，渾沌現(xiàn)象就越顯著，訊息損失速率也越大；但因Kolmogorov火商值計算不易，故有人以相關(guān)積分函數(shù)計算二階卡氏火商，並利用二階卡氏火
7、商之倒數(shù)來定義系統(tǒng)平均可預(yù)報的時間尺度之上界。(五)選取適當(dāng)?shù)难訙r間 根據(jù)上述，選取不同的延滯時間會影響相空間表達(dá)原始資料的品質(zhì)。傳統(tǒng)常見選取延滯時間的方法有兩種；第一：利用資料之自我相關(guān)係數(shù)第一次通過零的時間，第二：資料相互指數(shù)為零之時間。但因前者較適用於線性、變數(shù)相互獨(dú)立的系統(tǒng)，後者只適用於轉(zhuǎn)換成相空間後低維度之依時資料；均不適用於具有高維度相空間、非線性動態(tài)系統(tǒng)特性的機(jī)車車流，故本研究決定選取預(yù)測準(zhǔn)確度最佳的時間為最佳之延滯時間。(五)渾沌預(yù)報在多維相空間中，若找到適當(dāng)?shù)臏嗐珙A(yù)測子，即可表達(dá)出目前狀況對於未來超前時刻的狀態(tài)的預(yù)測；但由於渾
8、沌系統(tǒng)對初始條件非常敏感且不可能有即完美的預(yù)測值，故常用的預(yù)測方法有三種；第一：尋求相空間中和資料軌跡最適切的多邊形；第二
