交通流動力學理論雙分量模型參數與交通特性的相關性研究

武帥 陳秀鋒 宋著賀

摘要：本文闡述了交通流動力學理論雙組分模型參數變化的研究結果。研究了在不同交通條件下，網絡中同時停車的車輛與特定行駛時間和特定停留時間的比值。所獲得的相關性允許在考慮不同級別的交通組織的情況下預測交通狀況的變化。此外，本文還討論了利用探測車獲得的信息評估路網交通狀況的問題，并提出了利用探測車模擬路網飽和所需水平的算法。

關鍵詞：交通流動力學;預測;探測車;信息評估

中圖分類號：U491????? 文獻標識碼：A

1 緒論

智能交通系統的發展使交通監控能力顯著增強，實現交通過程控制和交通參與者信息支持[1]。現代監測系統最重要的組成部分之一是浮動車。在國外文獻中，“探測車”一詞近年來更為普遍。探測汽車收集了廣泛的信息，例如關于汽車位置、速度、行駛時間、事故和交通堵塞的數據。

然而，在應用使用浮動車獲得的數據之前，有必要驗證收集信息的條件，并編制使用浮動車收集的數據列表[2]。解決這些問題引起了人們對基于不同基礎的交通流理論（雙流體模型）的雙組分模型的興趣。目前兩種流體模型的參數都是根據探測車采集的數據來應用的[3]。然而，在許多情況下，在整個研究工作流程中，從獲取輸入信息到解釋結果的準確性被忽視。本文論述了提高雙組分模型參數和浮動車方法可靠性的幾個方面。

2 正文

2.1雙組分模型在交通狀況評價中的應用

交通流動力學理論的雙組分模型的基本關聯性涉及交通流在無障礙條件下的相關性、相關的出行和停車的具體參數以及具體的出行時間。交通條件的評價取決于滿足這些條件的穩定性和參數組合。在建立兩組分交通流模型時，應確定動車與靜止車的關系。除將交通密度劃分為兩個分量模型外，還應采用出行時間劃分[4]。公式如下：

如果變量n增加，那么在相同的特定行程時間下，特定的停留時間減少。另一方面，變系數n可以再現不同行駛時間、相同特定停留時間下的駕駛模式結構。一般來說，當參數n=0且行程值為常數時，行程時間將隨著靜止時間的增加而成比例增加。如果n>0，那么增加停留時間將導致旅行時間的高速增長，因為旅行時間也在增長。無障礙條件 下參數n和行程時間不同組合的實驗記錄如圖1所示。

通過對公式2-4的分析，發現在無障礙條件下，對于較大的系數n和行程時間， 和t的依賴關系具有更大的傾角。對于傾斜角度較大的依賴項，改變停留時間會導致行程時間發生較大變化。當無障礙條件下的行程時間增加時，系數n對時間行程與停留時間依賴關系變化的影響增大。以 和 之間的依賴關系為例，圖2顯示了參數p對雙組分模型中參數動力學的影響。

2.2使用數據應用程序評估交通狀況的特殊性

幾乎不可能想象在所有網段和任何時間使用探測車進行測量的情況。因此，有必要通過探測車輛來確定覆蓋網絡所有部分的可接受概率水平。為此，可以使用以下模擬算法來確定道路網絡中探測車的所需數量級別：

根據生成的對應矩陣，解決交通流在網絡中的分布問題;

確定道路網絡中探測車取樣的數量，并與網絡中的總行程進行比較;

解決探測車在路網中的行程分配問題;

確定參與者的比例，探測車的數量與最初計算的值相對應，并且可以使用探測車對交通狀況進行可靠估計;

如果道路網所有參與者的概率分布得到的結果小于規定值，則重復模擬步驟，直到達到所需的結果。該算法可應用于利用探車提供的數據預測路網交通狀況的可靠性。顯然，實現該算法的關鍵在于開發對應矩陣，并對整個網絡和探測車的交通流動態分配問題提出挑戰[5]。

3 結論

交通流的兩個組成部分模型和探測車提供的信息相結合，可以評估和預測本地和網絡級別的交通狀況。所得數據揭示了雙組分模型的性質，并表明了模型參數對交通條件的依賴性。關于使用探測車收集基線數據以進一步用于兩組分模型的建議允許獲得有關交通管理效率的可靠信息。

參考文獻：

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