《消除“車輛混亂”假設的交通流中觀模型研究》是依託長沙理工大學，由盧守峰擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：消除“車輛混亂”假設的交通流中觀模型研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：盧守峰
- 依託單位：長沙理工大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
本項目旨在通過建模相鄰車輛間的速度關聯，建立雙車輛速度分布函式，消除車輛混亂假設，解決人們將車輛比擬為分子進行建模而引入的不足；在此基礎上，將期望速度變數引入到雙車輛速度分布函式中，從而反映不同駕駛行為的差異。由此，建立消除車輛混亂假設的連續型交通流中觀模型，進行模型性質分析並進一步地推導相應的交通流巨觀模型。連續型中觀模型的優點是可以進行理論分析並借其推導新的巨觀模型，其缺點是方程為積分微分方程，難於求解；因此本項目進一步地基於元胞傳輸模型建立消除車輛混亂假設的離散型交通流中觀模型，通過數值計算再現交通實測中觀察到的典型擁堵特徵，解決已有的離散型中觀模型抽象地描述車輛間相互作用，沒有考慮車輛流動對速度分布演化的影響的問題。本項目的研究成果可以修正將車輛比擬為分子進行建模導致的不足，消除車輛混亂假設對於完善交通流中觀模型具有基礎性的意義，對於預測交通擁堵提供重要的理論支撐。
結題摘要
交通流模型體系包括巨觀、中觀、微觀三類模型，本項目重點研究中觀交通流模型。經典的中觀交通流模型由Prigogine-Herman創建，方程為積分微分方程，難於求解，且存在車輛混亂假設。本項目根據實測交通數據研究了P-H連續型交通流中觀模型的參數標定、速度分布的預測精度、平均速度的預測精度；以元胞傳輸機製作為重要的技術手段，將交通流進行離散化分析；採用最大信息原理、能動粒子動力論兩種方法建立了離散的中觀交通流模型，這些模型可以實現快速模擬，研究成果對交通流模型的發展具有一定的理論價值和實際意義。重要結果如下：1.P-H模型關於平均速度的預測精度過度依賴期望速度分布。2. P-H模型關於速度與密度關係的假設是速度隨密度增加而減少，而實際交通數據表明速度與密度的關係不是簡單的單調關係。對於速度分布預測，當平均速度與密度的關係是單調時，P-H模型的預測精度較高；當平均速度與密度關係是非單調時，則P-H模型的預測精度較低。3.將延遲的元胞傳輸模型進行擴展，並與P-H模型集成建立了離散型交通流中觀模型，針對高密度區車輛向低密度區車輛的擴散過程進行了模擬，結果表明建立的模型可以快速地對擴散過程進行模擬，而且可以獲得更詳細的速度分布信息。4.首次套用協同學的最大信息原理建立中觀交通流模型。該模型能夠基於巨觀平均速度推導出速度分布，這是對從巨觀變數推導中觀狀態一次有益嘗試。該模型提供了研究信息和交通流狀態關係的一個方法。5、綜合集成元胞傳輸機制（CTM）和Delitala-Tosin模型，建立了非均勻條件的中觀交通流模型，偏微分方程轉化為常微分方程，從而可以採用更穩定有效的數值方法進行求解。推導了空間均勻條件下自適應格線模型的通式，分析了Delitala-Tosin模型如何控制速度分布演化。為了考慮局部密度和距離對相互作用的影響，引入了萬有引力定律對Delitala-Tosin模型進行了改進。6、建立了引入期望速度的中觀交通流模型。引入期望速度，建立了描述車輛間相互作用的新轉換機率公式和相應的中觀交通流模型。利用VBA和Matlab混合編程技術開發了計算程式。研究結果有助於進一步認識交通流系統：通常認為密度是決定車流平均速度的主要因素，研究結果表明，駕駛員的期望速度差異也是影響車流平均速度的主要因素。
