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基于多前车信息及速度差的微观跟驰模型及其特性研究
| 论文题名： | 基于多前车信息及速度差的微观跟驰模型及其特性研究 |
| 关键词： | 多前车信息;速度差;微观跟驰模型;抑制仿真 |
| 摘要： | 车辆跟驰模型作为最基础的交通流理论分支，是交通流理论模型中应用最多、研究最深入的一类，国外在这方面的研究已经持续了半个多世纪。但现有模型在模型稳定性不理想、模拟的加速度与实际情况存在差异、难以体现真实交通存在的不对称性等方面尚存在不足。另一方面，现有的研究成果尚不能完全描述观测到的各种交通流现象，如何优化微观跟驰模型，以合理解释真实交通流的各种变化规律，尚需进一步的研究和探讨。 论文在回顾现有的各种交通流微观跟驰模型的基础上，重点分析了基于优化速度函数的几种经典跟驰模型，如Newell模型、OV模型、GF模型、FVD模型中存在的问题。并以OV模型为例，通过数值模拟验证了模型存在的缺陷。 在此基础上，从考虑多期望优化速度和多速度差信息的角度出发，提出了一种基于多前车信息及速度差的微观跟驰模型(MAVD，Multiple Ahead& Velocity Difference)，并完成了对模型线性稳定性的理论分析，获得了该模型的稳定条件。 与前述模型对比分析发现，MAVD模型的自由流稳定敏感系数临界值变小，稳定区域增大，模型性能明显改善。数值模拟的对比结果表明，MAVD模型中所考虑的与多前车信息，对模型性能存在不可忽视的影响。因而，MAVD模型能更有效地刻画交通流的实际状态，增强仿真过程的稳定性和抑制仿真车流堵塞。 为了进一步探讨MAVD模型的性能，还分析了MAVD模型参数对交通流仿真的影响，并研究了模型参数变化与交通流迟滞现象之间的关系。此外，应用MAVD模型进行了交通流临界相变行为的仿真研究，表明从自由流到同步流的相变与限速瓶颈性质有关，在长限速瓶颈处是连续相变，而在短限速瓶颈处则为非连续相变。 |
| 作者： | 袁源 |
| 专业： | 系统工程 |
| 导师： | 孙棣华 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆大学 |
| 学位年度： | 2008 |
| 正文语种： | 中文 |
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