交通流理论pdf

May2010-98-Civ-A6

■ 货车开往码头卸货，上午8:00-8:30的到达率为6veh/min，其后为2veh/min。码头上午8:15开放，平均卸货和驶离速度为5veh/min。

①绘出从8:00到排队消散时段的累计车辆数-时间曲线，确定码头开放后货车排队消散的时刻。

②计算最大排队长度（排队中货车数量）。 ③计算到达码头货车的最长等待时间。

④计算从8:00到排队消散时段的货车总延误和平均延误。 【提示】排队分析方法

■ 一段单车道公路交通流规律符合Greenshields模型。测得自由流车速为80km/h，阻塞密度为75veh/km。

①计算该路段通行能力以及对应的最佳速度和最佳密度。绘出流量-速度关系曲线，标出自由流速度、最佳速度和通行能力。

②正常情况下交通流流率为1200veh/h，速度为75km/h。一辆速度为35km/h的卡车驶入该道路，行驶3.5km后又驶出。其后跟驶车辆被迫降低速度行驶，从而形成排队。如果车队的密度为40veh/km，流率为1400veh/h。确定货车驶出该路段时的排队长度。

③确定货车驶出后排队的消散时间（假设道路下游没有交通阻塞）。 【提示】交通流模型，连续流理论（冲击波分析方法）

May2010-98-Civ-A6

■ 货车开往码头卸货，上午8:00-8:30的到达率为6veh/min，其后为2veh/min。码头上午8:15开放，平均卸货和驶离速度为5veh/min。

①绘出从8:00到排队消散时段的累计车辆数-时间曲线，确定码头开放后货车排队消散的时刻。

②计算最大排队长度（排队中货车数量）。 ③计算到达码头货车的最长等待时间。

④计算从8:00到排队消散时段的货车总延误和平均延误。 【提示】排队分析方法

■ 一段单车道公路交通流规律符合Greenshields模型。测得自由流车速为80km/h，阻塞密度为75veh/km。

①计算该路段通行能力以及对应的最佳速度和最佳密度。绘出流量-速度关系曲线，标出自由流速度、最佳速度和通行能力。

②正常情况下交通流流率为1200veh/h，速度为75km/h。一辆速度为35km/h的卡车驶入该道路，行驶3.5km后又驶出。其后跟驶车辆被迫降低速度行驶，从而形成排队。如果车队的密度为40veh/km，流率为1400veh/h。确定货车驶出该路段时的排队长度。

③确定货车驶出后排队的消散时间（假设道路下游没有交通阻塞）。 【提示】交通流模型，连续流理论（冲击波分析方法）

第四章 交通流理论

东南大学交通学院 程琳教授

《交通工程学 第四章 交通流理论》习题解答

4-1 在交通流模型中，假定流速 V 与密度 k 之间的关系式为 V = a (1 - bk)2，试依据两个边界条件，确定系数 a、b 的值，并导出速度与流量以及流量与密度的关系式。 解答：当V = 0时，K?Kj， ∴ b?1； kj当K＝0时，V?Vf，∴ a?Vf；

把a和b代入到V = a (1 - bk)2

?K∴ V?Vf?1??Kj?又 Q?KV

?， ???2?V?流量与速度的关系Q?Kj?1??V

?Vf????K流量与密度的关系 Q?VfK?1??Kj?? ???2

4-2 已知某公路上中畅行速度Vf = 82 km/h，阻塞密度Kj = 105 辆/km，速度与密度用线性关系模型，求：

（1）在该路段上期望得到的最大流量； （2）此时所对应的车速是多少？

解答：（1）V—K线性关系，Vf = 82km/h，Kj = 105辆/km

∴ Vm = Vf /2= 41km/h，Km = Kj /2= 52.5辆/km， ∴ Qm = Vm Km = 2152.5辆/h （2）Vm = 41km/h

Traffic Flow Theory 第四章 交通流理论 1

Generalization

第一节 概述 2

交通流理论：运用数学和物理学的方法来描述交通特性的一个边缘科学，它用分析的方法阐述交通现象及其机理，使我们更好的理解交通现象及其本质，并使城市道路与公路的规划设计和运营管理发挥最大的功效。 3

1 初期：概率论方法（20世纪30年代） 1933年，金蔡（Kinzer.J.P）提出了泊松分布；

2 中期：跟驰理论、交通波理论和排队理论（ 20世纪50年代） 1959年12月，首届交通流理论学术讨论会召开； 3 后期：迅速发展时期（20世纪60年代后）

丹尼尔（Daniel .I.G）和马休（Marthow.J.H） 1975年出版了《交通流理论》。 发展历程 4

1. 交通量、速度和密度的相互关系和量测方法 2. 交通流的统计分布特性 3. 排队论的应用 4. 跟驰理论

5. 驾驶员处理信息的特性 6. 交通流的流体力学模拟理论 7. 交通流模拟 主要内容 5

第二节 交通流的统计分布特性

The Statistical Distributi

华南理工大学学报(自然科学版)

第29卷第8期2001年8月

JournalofSouthChinaUniversityofTechnology

(NaturalScienceEdition)Vol.29　No.8August　2001

文章编号:1000-565X(2001)08-0093-04

基于细胞自动机理论的交通流模拟模型3

靳文舟1　张　杰2　郑英力3

(1.华南理工大学交通学院,广东广州510640;2.华南理工大学,广东;

3.中国公安大学交通管理系)

摘　要:,,把车辆在路段,建立了基于细胞自动机理论的交通流

,继而提出反映车辆在路段上自由行驶、跟,并对各种规则进行了详细说明.关键词:细胞自动机;交通流;模拟中图分类号:U491.1+23　　　　文献标识码:A

　　细胞自动机(CellularAutomata)可以看成是

非线性无穷维动力系统中的一类,其特点是空间、时间、状态都离散,同时每一个变量只取有限多个状态.它用简单的规则在计算机上模拟各种复杂现象.细胞自动机是NeumannvonJ最早提出来的,用于模拟生命系统所具有的自复制功能.此后细胞自动机还被用于模拟其他的物理系统和自然现象.Nagel

[1]

K和ScheckenbergM最先定义了一维

短时交通流预测研究综述

摘要：道路交通流预测预报是智能交通系统关键技术之一,短时预测是交通控制、车辆导航的技术基础。本文概述了道路交通流预测方法的发展历程,分析比较了各预测模型的优点、缺点及适用情况,给出了道路交通预测的一般流程。对现存预测方法进行了分类分析:基于统计理论的方法、基于神经网络的方法、基于非线性理论的方法以及基于检测器优化选择的短时交通流预测算法的预测方法。将人工神经网络模型与其他领域的研究相结合的综合预测模型要比单一神经网络预测模型、常规预测模型的预测效果好;以预测的均方误差最小为目标函数，通过遗传算法优化选择合适的检测器，以小波神经网络作为预测算法进行短时交通流预测具有很高的精度和适用性。

关键词：交通工程；交通流理论；短时交通流；预测模型;神经网络算法

Research on Short-Time Traffic Flow Forecasting Methods

LIU Jia-tong

(1. Department of Bridge Engineering, School of Highway, Chang’an Unversity)

Abstract:Prediction of road traffic flow i

短时交通流预测研究综述

摘要：道路交通流预测预报是智能交通系统关键技术之一,短时预测是交通控制、车辆导航的技术基础。本文概述了道路交通流预测方法的发展历程,分析比较了各预测模型的优点、缺点及适用情况,给出了道路交通预测的一般流程。对现存预测方法进行了分类分析:基于统计理论的方法、基于神经网络的方法、基于非线性理论的方法以及基于检测器优化选择的短时交通流预测算法的预测方法。将人工神经网络模型与其他领域的研究相结合的综合预测模型要比单一神经网络预测模型、常规预测模型的预测效果好;以预测的均方误差最小为目标函数，通过遗传算法优化选择合适的检测器，以小波神经网络作为预测算法进行短时交通流预测具有很高的精度和适用性。

关键词：交通工程；交通流理论；短时交通流；预测模型;神经网络算法

Research on Short-Time Traffic Flow Forecasting Methods

LIU Jia-tong

(1. Department of Bridge Engineering, School of Highway, Chang’an Unversity)

Abstract:Prediction of road traffic flow i

交通流量调查报告

目的：将所学知识付诸于实践，同学们在相互合作，分组统计12小时的交通流量状况。通过对交通流量的切实感知，来分析所统计出来的数据，得出一些结论，为交通管理和控制，交通道路体系规划提供重要的依据。 方法：人工观测

内容：高峰小时交通量调查

地点：湖南省长沙市湘府中路和韶山南路交汇十字路口 车种划分：三类：小汽车，公交车，货车及其他。 调查周期: 15分钟

调查工具：笔、交通量调查表 (1)选址：选定需要测量的交通路口。

(2)分组：共分为四个点，三个时间段，每个小组负责一个时间段的一个点的相关统计。

(3) 实地观测，记录 (3) 统计相关数据 (4)数据整理与分析

选址区位分析

如图所示，所选位置为湘府路和韶山南路的十字路口交汇处，共确定了四个点，本次分析的是观测点3和观测点4着两个点。并且分析总结了这两个方向 相关图表

图一：自北向南 16:00——19:00车流量统计表

图二：自南向北 16:00——19:00车流量统计表 自北向南，车流量分析

如上图一所示；关于小汽车：图表呈山形高低起伏，以16:30——16:45和18:15——18:30为两个高峰点，数据以此

% 车流密度不变下的多车道仿真（包括单车道） % nc:车道数目（1或2），nl:车道长度

% v:平均速度，d:换道次数（1000次）p:车流密度 % dt:仿真步长时间，nt:仿真步长数目 % fp:车道入口处新进入车辆的概率 v = 0;p=0;d=0; nl = 100;nc = 1; dt=0.01;nt=1000; fp = 0.5;

[ v d p ] = multi_driveway( nl,nc,fp,dt,nt );

function [ v d p ] = multi_driveway( nl,nc,fp,dt,nt )

% 在某一特定车流密度下的（车流密度由fp决定）单、双车道仿真模型 % nc:车道数目（1或2），nl:车道长度——输入参数

% v:平均速度，d:换道次数（1000次）p:车流密度——输出参数 % dt:仿真步长时间，nt:仿真步长数目——输入参数 % fp:车道入口处新进入车辆的概率——输入参数 % test:

% nl = 400;fp = 0.5;

% nc = 2;dt=0.01;nt=500; %构造元胞矩阵

B=ones(2*nc+1,nl+2);

基于小波变换的交通流信号去噪处理

摘要：针对实际交通系统时变复杂的特征和交通流变化的不确定性，应用小波分析理论对原始交通数据进行了去噪处理，使去噪后的数据更能反映交通流的本质及变化规律。并对实测交通数据进行验证分析，结果表明，该方法具有很好的去噪效果，可用于交通流数据信息的去噪处理。 关键词：交通流；小波分析；去噪

Traffic Signal Denoising Based on Wavelet Transform

Yangbo

(School of Traffic & Transportation，Chongqing Jiaotong University，Chongqing400041)

Abstract： Uncertainty of the actual traffic system becomes complicated features and traffic flow changes, the application of wavelet analysis of the raw traffic data de-noising processing, the data denoised better reflect the n