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交通流复杂耦合动态特性模拟研究

彭光含  
【摘要】: 交通系统是一个由众多微观个体组成的复杂系统,系统中存在各种偶然的、随机的、不确定的因素,如司机的个人行为、不可预知的交通事件的影响等,加之系统中大量存在的非线性作用机制,导致各个因素之间作用关系复杂。 随着交通流量的迅速增长,车辆间相互作用越来越明显,表现出很强的耦合作用。这种耦合作用主要表现在两个方面,前后车间耦合和相邻车道车辆间耦合。由于耦合作用,交通系统中一个因子或个体的相对变化,容易导致其它因子或个体的相应变化。交通流理论是研究复杂交通系统的有效手段,并通过建立交通流宏微观模型来刻画。关于交通流建模已有了许多成果,但针对车辆间耦合效应对交通流的影响的研究尚少。因此,通过研究交通系统中耦合作用对交通流影响的动力学特性,有助于深入了解交通流耦合作用下的微观本质特征和宏观传播规律,也是深入研究交通流复杂作用关系机理的一个突破口。 本论文针对交通系统耦合作用关系,建立了交通流耦合问题基本框架,沿着交通流微观跟驰模型和宏观动力学模型两个层次展开,着重从交通流的前后车耦合和车道间耦合关系两个方面,建立了一系列宏微观交通流描述模型。从微观跟驰模型研究前后车辆间的耦合作用对跟驰车的影响,可以了解交通流的稳定性、非线性、迟滞现象等动态特征,为观察、分析、理解和描述各种交通流现象提供新的视角;从宏观模型研究车辆间的耦合信息扰动和车道间耦合对交通流整体波动性的影响,可以了解耦合效应下的宏观交通流内在规律和实际运行机理。全文主要工作如下: ①针对双车耦合和多车耦合对跟驰车辆的影响,分别提出了新的交通流双车跟驰(two cars following, TCF)模型和多车跟驰(multiple car-following, MCF)模型。 随着现代车流密度的增长,车辆在行驶过程中,非邻近前车行驶信息的变化对跟驰车存在不可忽视的影响,车辆耦合作用关系愈加密切。因此,针对多前车信息对跟驰车的影响,通过引入耦合信息的权值系数,从双车耦合和多车耦合两种情形,分别提出双车跟驰模型和多车跟驰模型。两个模型的分析和仿真表明,通过调节耦合信息的权值系数,关注非邻近前车行驶信息,增强了交通流的稳定性,使车辆运动延迟时间和启动波速更接近实测值,并克服了过高减速度现象,避免了全速度差(full velocity difference, FVD )模型在低反应系数λ时出现的负速度现象。并通过线性稳定性分析,得到考虑三车耦合信息(m=3)对跟驰车的影响是多车跟驰模型的优化状态。也就是说,仅考虑前方三辆车耦合信息对跟驰车的影响就足以使得交通流在小扰动下变得非常稳定。 ②针对双车耦合信息扰动和多车耦合信息扰动对宏观交通流的影响,提出了两个新的单车道交通流宏观动力学扩展模型。 针对双车耦合信息扰动和多车耦合信息扰动对宏观交通流的影响,在微观跟驰模型基础上,按照交通流研究中采用的微观-宏观参量关联关系,从双车耦合扰动和多车耦合扰动两种情形,分别提出了相应的宏观交通流动力学扩展模型。模型分析和仿真表明,改进模型能够合理模拟交通流的堵塞和疏导等实际交通现象。而且考虑双车耦合扰动和多车耦合扰动后,稳定性区域明显增大。 ③针对相邻双车道耦合和换道行为对交通流的影响,提出了两车道双延时时间尺度耦合模型和两车道密度粘性交通流耦合模型。 针对相邻双车道车辆间耦合效应和换道行为,通过引入车道间耦合系数,在双延时时间尺度连续交通流模型和Daganzo多车道模型基础上,建立了两车道双延时时间尺度耦合模型。数值仿真表明,该模型能够正确模拟双车道耦合作用和换道行为。 然而,由于换道导致多车道具有非各向异性。因此,为了进一步研究多车道非各向异性的交通特性,在密度粘性交通流模型和Daganzo多车道模型基础上,同样引入车道间耦合系数,提出了两车道密度粘性交通流耦合模型。模型分析表明,该模型可以更好地模拟多车道中由于换道导致的非各向异性的实际交通现象。 通过上述研究,本论文建立了一系列针对交通流耦合作用关系的宏微观模型,对耦合效应影响下的交通流动力学特性,进行了系统的理论分析和数值模拟研究,验证了模型的合理性,得到更符合实际交通的有意义的结果。


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