交通流建模及城市路網(wǎng)交通狀態(tài)分析

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1、上海交通大學(xué)博士學(xué)位論文交通流建模及城市路網(wǎng)交通狀態(tài)分析姓名：李志鵬申請學(xué)位級別：博士專業(yè)：模式識別與智能系統(tǒng)指導(dǎo)教師：劉允才20070301交通流建模及城市路網(wǎng)交通狀態(tài)分析摘要合理準(zhǔn)確的交通流模型不僅有利于理解車輛的行駛行為，而且對分析交通流狀況，規(guī)劃交通網(wǎng)絡(luò)和實現(xiàn)交通優(yōu)化控制策略都有十分重要的作用。近幾十年來，不同領(lǐng)域的研究者從各自的角度對交通流的特性進行了分析，建立了許多交通流理論和模型。本文在現(xiàn)有交通流微觀模型的基礎(chǔ)上，提出了改進的模型。并進行相應(yīng)的理論分析和數(shù)值模擬。此外．還探討了宏觀交通流模型在路網(wǎng)交通狀態(tài)分析中的應(yīng)用。全文的主要丁作如下：1．提出了兩種最近鄰車輛交互跟馳

2、模型：自適應(yīng)車頭距跟馳模型和速度差．間距跟馳模型。在自適應(yīng)車頭距跟馳模型中，引入了期望安全間距概念。在跟馳階段，考慮到跟隨車不僅根據(jù)與引導(dǎo)車的速度差調(diào)整自身加速度，而且還希望達到一個依賴于當(dāng)前速度的期望安全車頭距，因此一項用于調(diào)節(jié)安全車頭距的非線性項被引入改進的模型：在速度差．間距跟馳模型中，綜合考慮了駕駛員在不同車間距對加速愿望程度的不同．通過相應(yīng)的改進克服了全速度差模型在共存相中出現(xiàn)不合理速度的缺陷。數(shù)值模擬表明，這兩個模型更具可信性和可用性。2．提出了一種次近鄰車輛交互跟馳模型一一改進的廣義優(yōu)化速度模型(improvedgeneralizedoptimalvelocitymod

3、el，IGOVM)，該模型在描述車流隊列的加速和減速情形時消除了存在于廣義優(yōu)化速度模型(GOVM)中的車輛碰撞和車速震蕩現(xiàn)象。此外，我們還討論了該模型的線性穩(wěn)定性，結(jié)果表明該模型對交通流具有進一步的致穩(wěn)作用。3．提出了一種次近鄰速度差交互信息的車輛跟馳模型一～次近鄰速度差交互跟馳模型。該模型的建模思想是基于跟馳車駕駛員除了考慮前方最近鄰車輛的干擾作用，還可受次近鄰速度差交互信息的作用。線性穩(wěn)定分析和仿真試驗均表明次近鄰速度差交互信息引入該模型對抑制交通擁堵具有明顯的效果。此外，我們還應(yīng)用非線性分析的方法推導(dǎo)了該模型在穩(wěn)定流區(qū)域出現(xiàn)的可由Burgers方程描述三角激波。4．提出了一種多

4、車輛合作駕駛模型——前向速度差跟馳模型。模型中把前方n輛車的速度差作為一個整體來進行分析，考慮前方任意數(shù)量車輛速度差信息對車流運動的影響。根據(jù)分析，該模型優(yōu)于現(xiàn)有的前向優(yōu)化速度跟馳模型因為它在模型實施時比前向優(yōu)化速度模型更加實際、合理。通過線性穩(wěn)定性分析我們得到了該模型的穩(wěn)定性條件，并用約化攝動法推導(dǎo)出描述穩(wěn)定區(qū)域、亞穩(wěn)態(tài)區(qū)域和不穩(wěn)定區(qū)域?qū)?yīng)的密度波方程——Bu喀ers方程、KdV方程和mKdV方程。當(dāng)”=0，1時，該模型分別退化為優(yōu)化速度模型和全速度差模型，當(dāng)前方更多車輛的速度差信息加入車輛交互時，仿真試驗表明該模型對交通擁堵具有有效地緩解作用。5．提出了一種新的城市道路交通狀態(tài)估

5、計方法，該方法以悉尼協(xié)調(diào)自適應(yīng)交通系統(tǒng)(SCATS)采集的交通數(shù)據(jù)為出發(fā)點，結(jié)合交通流宏觀模型及其衍生的交通波理論對城市有向路段建立數(shù)學(xué)模型并對交通狀態(tài)進行估計，實地檢驗結(jié)果表明該估計方法可以較好地近似擬和實際交通速度。此外，我們還設(shè)計了一個交通用地理信息系統(tǒng)，結(jié)合計算的交通狀態(tài)，構(gòu)成了一個完整的交通信息系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以用不同顏色實時顯示上海市城區(qū)路網(wǎng)各路段當(dāng)前的交通狀況。關(guān)鍵詞：微觀交通流模型，中觀交通流模型，宏觀交通流模型，車輛跟馳模型，穩(wěn)定性，密度波。IITrafficflowmodelingandtrafficstatusanalysisforcityroadnetworkA

6、BSTRACTReasonablyaccuratemathematicalmodellingoftrafficflowisessentiallyimportantnotonlyforbetterunderstandingofthecollectivebehaviouroftraffic，butalsoforanalyzingflowconditions，designingefficientcontrolstrategies，andetc．Overthepastdecades，manyresearcherswithdifferembackgroundhadmadeintensivest

7、udiesonthissubjectandawiderangeoftrafficflowtheoriesandmodelshadbeendeveloped．Inthisdissertation，basedontheexistingmicroscopicmodelsfortrafficflow，severalimprovedmathematicalmodelsalepresented，andthecorrespondingtheoreticalanalysi