交通流理论模型

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

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

基于GA-SVR模型的短期交通流量预测方法研究

基于GA-SVR模型的短期交通流量预测方法研究 基于GA-SVR模型的短期交通流量预测方法研究 韩志聪1，樊彦国1，吴会胜1，刘惠燕2 (1.中国石油大学(华东)地球科学与技术学院，山东 青岛 266580；

2.青岛市黄岛区国土资源和房屋管理局，山东 青岛 266555) 摘要：为了提高短期交通流预测精度，寻求最优交通流分组策略，通过对短期历史交通流量数据的分析，运用遗传算法优化支持向量回归机的惩罚参数、核函数参数和不敏感损失函数3个参数，构建了GA-SVR模型。首先对采集的数据采用算术平均值进行了降噪处理，然后根据交通数据特征分为连续5个星期五时间、相邻前5个工作日和当天3种时间周期序列，通过不同时间周期序列确定了最优的训练样本集。最后结合采集的数据进行了验证，并且与传统SVR模型进行了精度对比。结果表明: GA-SVR模型预测精度优于传统SVR模型，且基于当天数据构建的训练样本集总体预测精度最高。 关键词：交通工程；交通流分组策略；遗传-支持向量回归模型；短期交通流量；预测参数 0 引言 城市化进程的推进、人类移动性的增强以及物资交流的加速促使交通运输投资越来越大，基础设施的扩建滞

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

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

混沌神经网络

混沌神经网络

短时交通流的混沌性分析及其基于

神经网络的预测模型研究

研究生：华冬冬导师：陈森发东南大学

摘要

短时交通流预测问题在城市交通控制和管理中起着十分重要的作用，随着时

间跨度的缩短，交通流量的变化显示出越来越强的不确定性。较早期的预测方法，

不能反映出短时交通流过程的不确定性与非线性，无法克服随机干扰因素对交通

流量的影响。所以随着预测时间间隔的缩短，这些模型的预测精度就会变得很低。

本文通过分析短时交通流量数据在时间序列上的特点，引入混沌理论的分析

方法，从非线性时间序列预测的角度对交通流量预测进行了研究。用混沌理论来

分析研究交通中存在的问题，有助于人们把握交通系统的规律性，为解决交通流

问题开辟了新的途径。基于混沌的相空间重构技术能够较好地刻画短时交通流变

化量中所包含的系统本身内在的随机性。

对于混沌性的短时交通流，本文运用智能方法对其进行预测。本文将交通流

系统相空间重构参数与神经网络预测方法相结合，进而选择神经网络的最佳输入

模式。用隔离小生境技术优化遗传算法，再针对ＢＰ神经网络运行的特点，用隔

离小生境遗传算法优化神经网络，进而选择神经网络的最佳隐层结构。通过构建

合理的神经网络预测模型，给出了短时交通流量的预测方法。该神经网络进化建

模方法