交通流参数的泊松分布
泊松分布公式掌握泊松分布的关键公式
泊松分布公式掌握泊松分布的关键公式泊松分布是概率论中的一种离散概率分布，用于描述在一个固定间隔内，事件在单位时间内发生的次数的概率分布情况。
泊松分布公式是求解泊松分布概率的关键公式。
本文将详细介绍泊松分布公式及其应用。
一、泊松分布的基本概念在介绍泊松分布公式之前，我们先来了解一下泊松分布的基本概念。
泊松分布是一种离散型概率分布，它描述了在一个固定时间或空间间隔内，事件发生的次数的概率分布情况。
泊松分布适用于以下条件：1. 事件在不同时间或空间间隔内独立发生；2. 在每个小的时间或空间间隔内，事件发生的概率非常小；3. 在整个时间或空间区间内，事件发生的次数不受前一次事件发生与否的影响。
泊松分布的概率质量函数可以用以下公式表示：P(X=k) = (e^(-λ) * λ^k) / k!其中，P(X=k)表示事件发生k次的概率，λ为单位时间或单位空间间隔内事件的平均发生次数。
二、泊松分布公式的推导泊松分布公式的推导过程比较复杂，这里我们只给出最终的公式结果。
通过对泊松分布的概率质量函数进行数学推导，可以得到以下泊松分布公式：P(X=k) = (e^(-λ) * λ^k) / k!其中，P(X=k)表示事件发生k次的概率，λ为单位时间或单位空间间隔内事件的平均发生次数。
三、泊松分布公式的应用泊松分布公式在实际问题中有着广泛的应用。
以下是一些应用场景的例子：1. 网络流量管理在网络流量管理中，泊松分布可用于描述网络中数据包到达的概率分布情况。
通过泊松分布公式，可以计算出单位时间内到达指定网口的数据包数目的概率。
2. 声音信号处理在声音信号处理领域，泊松分布可用于描述声音信号中事件（例如声音片段、语音信号等）的出现频率。
通过泊松分布公式，可以计算出在给定时间段内出现特定声音片段的概率。
3. 电话呼叫量预测在电话通信领域，泊松分布可用于预测特定时间段内的总呼叫量或某个时间间隔内的呼叫数量。
通过泊松分布公式，可以计算出在给定时间段内呼叫特定数量的概率。
交通流理论
交通流理论离散型分布在一定的时间间隔内到达的车辆数，或在一定的路段上分布的车辆数，是所谓的随机变数，描述这类随机变数的统计规律用的是离散型分布。
1、泊松分布适用条件：车流密度不大，其他外界干扰因素基本上不存在，即车流是随机的。
基本公式：()!Kt K t P e k λλ-=式中：K P —在计数间隔t 内到达k 辆车的概率；λ—平均到车率；t —每个计数间隔持续的时间；e —自然对数的底，可取2.718280。
若令m t λ=—在计数间隔t 内到达的平均车辆数，则m 又称为泊松分布的参数。
则有递推公式：0m P e -=，11k K m P P k +=+；分布的均值M 和方差D 都等于t λ。
2、二项分布适用条件：车辆比较拥挤、自由行驶机会不多的车流。
基本公式：()(1)k k n k k n t t P C n n λλ-=-式中各参数代表意义同上。
通常记t P nλ=，则二项分布可写成：(1)k k n k k n P C P P -=-，式中：01P <<，n,p 称为分布的参数。
递推公式为：111k k n k P P P k P+-=∙∙+-，分布的均值M 和方差D 分别是：n (1)M nP D P P ==-，。
显然M D >，这是二项分布与泊松分布的显著区别，它表征二项分布到达的均匀程度高于泊松分布。
如果通过观测数据计算出样本均值m 和方差s 2，则可分别代替M 和D ，用下面两式求出P 和n 的估计值：222n m s m P m m s -==-，，其中m 和s 2可按下面两式计算：221111s ()1N N i i i i m m N N χχ====--∑∑，式中：N —观测的计数间隔数；i χ—第i 个计数间隔内的车辆到达数。
连续型分布车流到达的统计规律除了可用计数分布来描述外，还可以用车头时距分布来描述，这种分布属于连续型分布。
1、负指数分布适用条件：用于描述有充分超车机会的单列车流和密度不大的多列车流的车头时距分布，它常与计数的泊松分布相对应。
泊松分布的数学公式
泊松分布的数学公式
泊松分布是一种常见的离散概率分布，它描述了在一定时间或空间内某事件发生的概率分布情况。
泊松分布的数学公式为：P(X=k) = (λ^k * e^(-λ)) / k!，其中，X表示事件发生的次数，k表示事件发生的次数，λ表示事件发生的平均次数。
泊松分布的应用非常广泛，例如，在工业生产中，可以用泊松分布来描述一定时间内机器出现故障的次数；在保险业中，可以用泊松分布来描述一定时间内发生的车祸数量；在交通运输领域，可以用泊松分布来描述一定时间内发生的交通事故数量等等。
泊松分布的特点是具有单峰、正偏、离散分布的特性。
在泊松分布中，当λ值越大，分布形状越趋向于对称，同时峰值也越高。
当λ值越小，分布形状越趋向于右偏，同时峰值也越低。
泊松分布有许多重要的性质，例如，泊松分布的期望值和方差均等于λ，即E(X) = λ，Var(X) = λ。
此外，泊松分布还具有无记忆性的特性，即已知前面发生了若干事件，对后续事件的发生概率没有影响。
在实际应用中，为了更好地描述事件发生的概率分布情况，我们可以采用泊松分布的参数估计方法来确定λ的值。
其中，最常用的方法是最大似然估计法，即选择使得样本数据出现概率最大的λ值作为估计值。
需要注意的是，泊松分布的适用条件是事件独立、稀疏、随机和均匀等，因此在实际应用中需要结合具体情况进行判断。
同时，在进行泊松分布的应用时，需要注意数据的选择、处理和分析，以充分发挥泊松分布的应用价值。
泊松分布的实际应用
泊松分布的实际应用泊松分布是一种离散概率分布，常用于描述单位时间或单位空间内某事件发生的次数。
它在实际应用中有着广泛的应用，本文将介绍泊松分布的几个实际应用场景。
一、电话呼叫中心的呼叫量预测电话呼叫中心是一个典型的泊松分布应用场景。
在电话呼叫中心，客户的呼叫数量往往是随机的，无法预测。
为了提高客户服务质量，电话呼叫中心需要预测未来一段时间内的呼叫量，以合理安排客服人员的数量。
泊松分布可以用来建立呼叫量的数学模型，通过历史数据分析，确定泊松分布的参数λ，从而预测未来的呼叫量。
二、交通流量的分析与预测交通流量的分析与预测是城市交通规划和交通管理的重要内容。
泊松分布可以用来描述交通流量的随机性。
例如，在高速公路上，车辆的到达时间间隔往往是随机的，无法预测。
通过对历史数据的分析，可以确定泊松分布的参数λ，从而预测未来某个时间段内的车辆到达数量，为交通规划和交通管理提供参考依据。
三、疾病发病率的分析与预测疾病的发病率往往是随机的，无法预测。
泊松分布可以用来描述疾病的发病率。
例如，在某个地区的某种传染病的发病率可以用泊松分布来建模。
通过对历史数据的分析，可以确定泊松分布的参数λ，从而预测未来某个时间段内的疾病发病数量，为疾病防控提供参考依据。
四、网络流量的分析与优化网络流量的分析与优化是网络管理和网络优化的重要内容。
泊松分布可以用来描述网络流量的随机性。
例如，在互联网上，用户的请求到达时间间隔往往是随机的，无法预测。
通过对历史数据的分析，可以确定泊松分布的参数λ，从而预测未来某个时间段内的请求到达数量，为网络管理和网络优化提供参考依据。
五、设备故障的发生概率分析在工业生产中，设备的故障往往是随机的，无法预测。
泊松分布可以用来描述设备故障的随机性。
通过对历史数据的分析，可以确定泊松分布的参数λ，从而预测未来某个时间段内设备故障的发生数量，为设备维护和故障预防提供参考依据。
综上所述，泊松分布在电话呼叫中心的呼叫量预测、交通流量的分析与预测、疾病发病率的分析与预测、网络流量的分析与优化以及设备故障的发生概率分析等实际应用中发挥着重要的作用。
交通事故的泊松分布统计探究-随机过程
《随机过程理论》大作业报告实验名称：交通事故的泊松分布统计探究任课老师：姓名：实验日期： 2018.12.31目录一、实验目的 (1)二、实验原理 (1)三、实验条件 (2)四、实验步骤 (2)五、实验代码 (2)六、实验结果 (4)七、结果分析 ...................................................... 错误!未定义书签。
一、选题背景泊松随机过程是一类直观意义很强，而且极为重要的过程。
其存在和应用的领域非常广泛，在公共事业、社会学、生物学、通信工程等很多领域都存在一些问题可以用泊松过程进行物理模拟。
考虑到服从泊松分布的数据具有样本数量大、发生概率低的特点，我们选择了“国家数据”网站上公布的中国自1998至2017年共20年的“交通事故发生总数（起）”数据作为样本数据。
二、泊松随机过程理论在一定时间间隔(t0,t)内，出现事件的个数与t0以前出现事件的个数无关，且每刻事件出现与否是随机的，满足上述条件的物理现象通常都可用泊松随机过程来描述。
泊松随机过程为满足下列假设的计数过程：（1）从t=0起开始观察事件，即N(0)=0；（2）该过程是独立增量过程；（3）该过程为平稳增量过程；（4）在(t,t+Δt)内出现一个事件的概率为λΔt+o(Δt)（当Δt→0时），λ为一常数；在(t,t+Δt)内出现事件二次以及二次以上的概率为o(Δt)，即P{N(t+Δt)−N(t)≥2}=o(Δt)；若随机过程为泊松过程，则在时间间隔(t0,t0+t)内，事件A出现K次的概率为：{}()00()() 0,1,2,!kt t P N t t N t k e k k λλ-+-===，我们在此假设：交通事故的发生为泊松过程，每年平均发生的数目恒定（性质1），各个年份之间发生交通事故的数目不互相影响（性质2），任一时刻发生交通事故的概率很小（性质3），所以每年发生交通事故的数目服从泊松分布。
(最新整理)第五节交通流理论统计分布
复习波松分布
波松定理
Pk
P ( xn
k)
C
k n
p
k n
(1
pn )nk ,
设 np n 0，为常数，则有
k 1,2, , n
lim
n
P ( xn
k)
( )k k!
e ,
k 1,2, , n
Pk
n! k!(n
( ) k (1 k )! n
)nk n
n ( n 1)( n 2 ) ( n k 1) ( ) k (1 ) n (1 ) k
则 由 Pk
mk k!
em得
Pk
6k e6 k!
则
P0
60 0!
e 6
0 .0025
由递推公式
Pk 1
m k 1
Pk 得
P1
6 1
P0
0 .0149
P2
6 2
P1
0 .0446
P3
6 3
P2
0 .0892
3
不足 4 辆车的概率为 P ( 4 ) Pi 0 .1512 i0
则 4 辆及 4 辆以上的概率为 P ( 4 ) 1 P ( 4 ) 0 .8488
1、递推公式
Pk Pk 1
C
k n
p k (1
p)nk
C
k n
1
p
k
1
(1
p ) nk 1
n! p k (1 p ) n k
k!(n k )!
k 1 1 p
n!
p k 1 (1 p ) n k 1 n k p
(k 1)! (n k 1)!
则 Pk 1
nk k 1
泊松分布在运动学领域的应用
泊松分布在运动学领域的应用泊松分布是一种离散概率分布，常用于描述单位时间内事件发生的次数。
它在运动学领域有广泛的应用，用以分析和预测各种随机事件发生的概率。
本文将介绍泊松分布在运动学中的几个重要应用。
1. 粒子碰撞模型中的应用在粒子碰撞模型中，泊松分布被用来描述单位面积或单位体积内粒子碰撞事件的发生频率。
通过观测碰撞事件发生的次数，可以使用泊松分布来推断碰撞事件的概率。
2. 车辆交通流量的预测泊松分布在交通流量的研究中也有着重要的应用。
通过观测某一路段上车辆通过的次数，可以使用泊松分布来估计未来某一时间段内车辆通过该路段的概率。
这对于交通规划和道路设计具有重要意义。
3. 随机游走模型随机游走是指物体在随机时间和随机方向下的运动。
泊松分布被广泛用于建立随机游走模型。
在这个模型中，物体以固定的时间间隔随机移动一定距离。
通过模拟多次随机移动，可以用泊松分布来估计物体最终位置的概率分布。
4. 事件发生的时间间隔分析除了事件的发生次数，泊松分布还可以用于分析事件发生的时间间隔。
例如，在统计学中，泊松分布被用来估计两个连续事件之间的等待时间。
在运动学中，泊松分布可以用来分析运动物体之间的碰撞间隔。
5. 马尔可夫链模型马尔可夫链是指具有无记忆性的随机过程。
泊松分布可以作为马尔可夫链模型中的等待时间分布。
通过对马尔可夫链的建模和分析，可以在运动学中描述和预测物体的运动轨迹和行为。
综上所述，泊松分布在运动学领域有着广泛的应用。
无论是在粒子碰撞模型中、车辆交通流量的预测、随机游走模型、事件发生的时间间隔分析还是马尔可夫链模型中，泊松分布都扮演着重要的角色。
对于研究人员和工程师来说，了解和掌握泊松分布的应用是十分重要的，它可以帮助他们更好地分析和预测各种运动学问题。
第二章第二节 交通流理论
e m m p( x) x!
x
Q为交通量(veh/h)；t 为问题所讨论的时间周期 长(s)；e 为自然对数的底；λ 称为秒率。
某交叉口信号灯周期长60秒，一个方向上的车流为 100辆/小时，求一个周期内到达车辆数少于等于4 辆车的概率。
第二节 交通流理论
一、概述
概率与数理统计理论 流体力学理论 动力学跟踪理论
在道路上某一地点观测交通流，当交通 流量不是很大时，每一个时间间隔内的 来车数与其前后任意一个时间间隔内通 过车辆数量是无关的。 可以认为道路上交通车流是相互独立的 随机变量，可以用概率论数理统计理论 来分析交通流。这种研究方法，称为概 率论方法。
0 m m e p(h t ) p(0) e m 0!
(2—25 )
式(2—25 )是相继发生事件间的时间间隔等于或大于t 的概率，相应地相继发生事件间的时间间隔小于的概率为： h
t t
p(h t ) 1 p(h t ) 1 e m
(2—26)
3、某信号灯交叉口的周期t=60s，某进口道上游 车辆到达率为360辆/小时，在有效绿灯时间内， 该方向通过交叉口的车辆数为7辆，求到达车辆不 会两次排队的周期占周期总数的最大百分率为多 少? 4、在交通量N＝600辆/小时的道路上，求车头时 距为18～24s的数量占总数量的百分比。 （提示：P(18<h<24)=P(h<24)－P(h<18)）
60秒绿灯期间有2辆车通过的概率为：
62 e6 p(2) 0.0446 2!
为计算方便，可由公式（2—18）导出它的递推公式，即：
m p( x 1) p ( x) x 1
泊松分布例子
泊松分布例子
泊松分布是概率统计学中一个重要的分布类型，它的应用非常广泛。
本文将介绍泊松分布的一个例子。
在生活中，我们经常会遇到一些计数问题，比如某个地区每天发生的交通事故数量、某个商店每小时的顾客数量等等。
这些问题可以通过泊松分布来解决。
泊松分布最常见的应用场景之一就是描述某个固定时间内发生某件事情的次数。
例如，某地区每小时平均发生3次交通事故，那么在任意一个小时内，发生交通事故的次数就可以用泊松分布来描述。
泊松分布有一个重要的参数lambda（λ），它表示在单位时间内事件发生的平均次数。
对于上述交通事故的例子来说，lambda就等于3。
某时刻内发生k次事件的概率可以用泊松分布公式来计算：
P(k) = (e^-λ * λ^k) / k!
其中，e表示自然对数的底数，k!表示k的阶乘。
例如，在某个小时内，发生1次交通事故的概率就可以用上述公式来计算：
P(1) = (e^-3 * 3^1) / 1! = 0.149
同理，发生2次、3次、4次、5次及以上交通事故的概率也可以通过泊松分布计算得出。
泊松分布在实际中的应用非常广泛，例如在质量控制、金融建模、人口统计学等领域都有着重要的应用。
通过学习泊松分布，可以更好地理解和解决各种计数问题。
交通流理论
交通流理论第五章交通流理论第一节概述交通流理论是研究交通流变化规律的方法体系，是一门边缘科学，它通过分析的方法来阐述交通现象及其机理，探讨交通流各参数间的相互关系及其变化规律，从而为交通规划、交通控制、道路设计以及智能运输系统提供理论依据和支持。
二十世纪三十年代交通流理论的研究开始起步，直到第二次世界大战结束为第一阶段。
二战以后，世界各国开始着手发展经济，交通问题变得日益重要，对交通流理论的研究也就进入了第二阶段。
1959年12月，在美国的底特律市举行了首届国际交通流理论学术会议，丹尼尔（Daniel）和马休（Matthew）在汇集了各方面的研究成果后，于1975年整理出版了《交通流理论》一书。
随着科学的进步，特别是计算机技术的发展，交通流理论的内容也在不断更新和充实。
在传统交通流理论的基础上，出现了现代交通流理论。
传统交通流理论已经基本趋于成熟，而现代交通流理论正在逐步发展。
就目前的应用来看，传统交通流理论仍居主导地位，其方法相对也较容易实现。
现代交通流理论以传统交通流理论为基础，只是其所应用的研究工具和手段与以前相比得到了很大改善，从更宽广的领域对交通流理论进行了研究。
主要内容如下：1、交通流特性参数的分布；2、排队论（也即随机服务系统）的应用；3、跟驰理论介绍；4、流体力学模型以及交通波理论；5、可插车间隙理论。
第二节交通流特性参数的统计分布在编制交通规划或设计道路交通设施、确定交通管理方案时，需要预测交通流的某些具体特性，并且希望能使用现有的数据或假设的数据。
车辆的到达具有随机性，描述这种随机性的方法有两种：一种是离散型分布，研究在一定时间内到达的交通数量的波动性；另一种是连续型分布，研究车辆间隔时间、车速等交通流参数的统计分布。
一、离散型分布在一定时间间隔内到达的车辆数是随机的，描述其统计规律可以用离散型分布，常用的离散型分布有如下几种。
（一）泊松分布1．基本公式4．例题一某信号交叉口的周期为c=97秒，有效绿灯时间为g=44秒。
道路交通流理论
四、道路交通流理论离散型分布（也称计数分布）：在一段固定长度的时间内或距离内到达某场所的交通数量的波动性.泊松分布适用条件：车辆（或人）的到达是随机的，相互间的影响微弱；其他外界干扰因素基本不存在，具体表现在交通流密度不大、车流是随机的可用泊松分布、二项式分布和负二项式分布三种模型来进行离散分布描述概率和统计分布理论适用于低密度的车流，流体力学与动力学方法适用于高密度车流。
交通量Q、行车速度、车流密度K是表征交通流特性的三个基本参数车流密度不大,且不受其他干扰因素的影响时,计数分布符合泊松分布；交通拥挤、车辆连续行驶时，计数分布符合二项分布或广义泊松分布；交通受周期性干扰（如受交通信号的干扰）时，计数分布则符合负二项分布【例】设60辆汽车随机分布在4000m长的道路上，服从泊松分布，求任意400m路段上有4辆车及4辆以上的概率。
解：由题意，计数间隔t=400m，单位间隔内的平均到达率λ=60辆/4000m=6/400 辆/m，则有：计数间隔内平均达到的车辆数m=λt= 400m*6/400 辆/m=6辆p0=(6)0*e-6/0!=0.0025，p1=(6)1*e-6/1!=0.0149p2=(6)2*e-6/2!=0.0446，p3=(6)3*e-6/3!=0.0892不足4辆的概率为：p(<4)= p0 + p1 + p2 + p3=0.1512则有4辆车及4辆以上的概率为p(≥4)= 1- p(<4)= 0.8488【例】某信号灯交叉口的周期C=97s,有效绿灯时间g =44s,在有效绿灯时间内排队的车流以S=900（辆/h）的交通量通过交叉口，在有效绿灯时间外到达的车辆要停车排队。
设信号灯交叉口上游车辆的到达率q=369（辆/h），服从泊松分布公式中，求到达车辆不致二次排队的周期数占周期总数的最大百分率。
解：车流只能在有效绿灯时间通过，因此一个周期内能通过的最大车辆数A＝g*S＝900×44/3600＝11辆，当某周期到达的车辆数N≻11辆时，则最后到达的（N-11）辆车就不能在本周期内通过而发生二次排队。
泊松分布_精品文档
泊松分布1. 引言泊松分布是概率论和统计学中一种常见的离散概率分布，由法国数学家西蒙·泊松于1838年首次提出。
泊松分布适用于描述特定时间段内某个事件发生的次数，例如一段时间内客户到达的数量、电话呼叫的次数或人员受伤的次数等。
本文将详细介绍泊松分布的定义、性质、用途和计算方法。
2. 定义泊松分布是指在一定时间段或空间区域内，事件发生的次数服从离散分布的概率模型。
它具有以下特点：- 定义域为非负整数集合。
- 事件在任意时间段内相互独立。
- 事件在不同时间段内的发生概率相等。
- 事件的平均发生率是已知的。
3. 概率质量函数泊松分布的概率质量函数表示某个事件发生k次的概率。
设λ为单位时间内该事件的平均发生率，则泊松分布的概率质量函数可表示为：P(k;λ) = (λ^k * e^(-λ)) / k!其中，k表示事件发生的次数，e是自然对数的底数约等于2.71828，!表示阶乘运算。
4. 期望值和方差泊松分布的期望值和方差可以通过发生率λ来计算。
期望值E(X)等于λ，方差Var(X)也等于λ。
这意味着，在一个给定的时间段内，事件的平均发生次数和方差相等。
5. 用途泊松分布在实际中有广泛的应用，例如：- 模拟客流量：在公共交通系统中，可以使用泊松分布来模拟乘客到达的数量，从而评估和优化运输系统。
- 预测事故发生率：在保险业中，可以使用泊松分布来预测车祸的发生率，从而进行合理的保险费用评估。
- 网络流量建模：在计算机网络领域，可以使用泊松分布来建模和分析网络流量，以便更好地管理和优化网络资源。
- 生物学分析：在生物学研究中，可以使用泊松分布来描述细胞分裂或突变事件的发生。
6. 计算方法泊松分布的计算方法主要有两种：- 使用概率质量函数：根据泊松分布的概率质量函数，可以直接计算某个事件发生k次的概率。
通过遍历所有可能的k值，可以得到泊松分布的概率分布情况。
- 使用近似方法：在一些情况下，计算泊松分布的概率质量函数可能较为繁琐。
4道路交通流理论
负、二项分布（适用条件：当到达的车流波动性很大或以一定的计算间隔观测到达的车辆数(人数)其间隔长度一直延续到高峰期间与非高峰期间两个时段时，所得数据可能具有较大的方差）
3.泊松分布是一种离散概率分布，应用于一个区间内某一事件的发生。随即变量k是这个事件在此区间内的发生次数。这个区间可以是时间、距离、面积、体积或其他类似的单位。
泊松分布服从下列条件：
1、随即变量k是一个事件在某区间内的发生次数；
2、事件的发生必须是随机的；
3、事件的发生必须是互相独立的；
4、在所使用的区间内，事件的发生必须是统一的分布。
4.连续型分布 （描述事件之间时间间隔的分布称为连续型分布）：(1).负指数分布 (2).移位负指数分布 。
（1）定长输入——车辆均匀到达，车头时距相同；
（2）泊松输入——车辆到达符合泊松分布，车头时距服从负指数分布，此类输入过程最易处理，应用最广泛；
（3）爱尔朗输入——车辆到达车头时距符合爱尔朗分布。
10.排队规则：
指到达的车辆按怎样的次序接受服务，包括：
（1）损失制——车辆到达时，若所有服务台均被占用，则该车辆不排队等待；
（2）等待制——车辆到达时，若所有服务台均被占用，该车辆排队等待服务，服务规则有先到先服务和优先服务等多种；
（3）混合制——车辆排队长度受限制，队长小于一定值，则排队等待，否则不排队。
11.服务方式：
指同一时刻有多少服务台可接纳车辆，每一车辆服务多长时间（服务时间）。
每次服务可以接待单个车辆，也可以成批接待。
1.车辆的到达具有随机性，描述这种随机性的方法有两种：
第二讲 交通流参数讲解
? 交通量的空间分布特性
一、方向分布
一条道路往返两个方向上的交通量，在很 长时间内，可能是平衡的，但在某一时段 内如一天中某几个小时，两个方向的交通 量会有较大的不同。为了表示这种方向不 平衡性，常采用方向分布系数表示：
主要行车方向交通量
KD ?
双向交通量
? 100%
12
二、车道分布 单向多车道道路上，因非机动车的数量、车 辆横向出入口的数量等的不同各条车道上交 通量的分布也是不等的。在交通量不高的情 况下，一般右侧车道的交通量比较大，随着 交通量增大，左侧的比重也增大。
i!
当l=1时，简化成负指数分布。
当 l ? ? 时，结果将产生均一的车头时距。
? 爱尔朗分布的概率密度函数为：
P ?t
??
?
e?
?t
?? t ?l?1 ?l ? 1?!
，=1，2，3……
33
? l=1、2、4时的概率密度曲线
34
?分布拟合检验
? 当理论分布与一组观测数据之间的拟合进行比较时，要求 有一些评价拟合质量的参数。在交通工程中，目前常用的 是 X 2 检验。
? 例如，选择信号灯的下游观侧，信号循环的前一部分时间 ，交通流量大，常在饱和程度，而信号循环的后一部分时 间，通常交通流量很小。
? 当计数周期相应于信号周期的绿灯部分或相应于整个信号 周期时，这种影响不太明显。若计数周期较短，则会出现 大流量的时段与小流量的时段，甚至可能有居中流量的时 段，观测数据将出现较大的方差，亦即，此时应使用负二 项分布拟合观测数据。
? ? ?
Kj K
? ? ?
? 适合交通密度很大时使用
? 安德五德(Underwood)指数模型：
交通流-概率统计模型
交通流-概率统计模型本章概率统计模型也是计算题的重点。
离散型分布中最常考的是泊松分布，泊松分布就是代表车辆到达是随机的，它主要计算车辆到达的概率，这个地方题型不难，一般都是代入基本公式，这个地方我给了六道例题，但是要注意随机的不一定是车辆，也可以事故等其他随机的东西，如第五道例题。
离散型分布还包括二项分布和负二项分布，二项分布出题相比泊松分布较少，二项分布的标志是在到达车辆中取一部分车辆进行研究。
负二项分布一般不太可能出题，它的标志是到达车辆跨越了两个时段，比如到达的车辆先等了红灯又等了绿灯，要注意根据书上给的这个公式，负二项分布所求的k是事件失败的次数，这里我给了一道例题，即例1。
连续型分布最重要的是负指数分布，它主要计算车头时距分布的概率，负指数分布同样代表车辆到达是随机的，所以泊松分布和负指数分布是对应的，如果车辆到达服从泊松分布，那么车头时距就服从负指数分布。
注意负指数分布基本公式里面是h≥t，有的书上直接写h ＞t，这是不准确的。
另外要掌握一个计算次要道路流量的公式，这个公式在无信号交叉口，经常和负指数分布在一起出题，如例2。
例3的第三问正常算是很麻烦的，可以直接代入我给出的方框中的公式。
以上我给出的例题均为经典例题和真题，要好好练习。
交通工程学第四章公式,重点知识点总结
第四章道路交通流理论4.1交通流特性4.1.2连续流特征1.总体特征交通量Q、行车速度V s、车流密度K是表征交通流特性的三个基本参数。
此三参数之间的基本关系为:Q =V s 从(4—1) 式中：Q ――平均流量(辆/h)；V s——空间平均车速(km/h);K ――平均密度(辆/km)。
能反映交通流特性的一些特征变量:(1)极大流量Q m ,就是Q -V曲线上的峰值。
⑵临界速度V m，即流量达到极大时的速度。
(3)最佳密度K m，即流量达到极大时的密量。
(4)阻塞密度K j，车流密集到车辆无法移动(V=0)时的密度。
(5)畅行速度V f，车流密度趋于零，车辆可以畅行无阻时的平均速度。
2.数学描述(1)速度与密度关系格林希尔茨(Greenshields提出了速度一密度线性关系模型:KV 二V f(1——)K j(4—2) 当交通密度很大时，可以采用格林柏(Gre nberg)提出的对数模型:V =V m lK (4—3)式中：V m 对应最大交通量时速度。
(4—4)当密度很小时，可采用安德五德(Un derwood)提出的指数模型:KV -V f,式中：K m —为最大交通量时的速度。
(2)流量与密度的关系KQ =KV f (1-——)K j(3)流量与速度的关系综上所述，按格林希尔茨的速度一密度模型、流量一密度模型、速度一流量模型可以看出,Q m 、V m 和K m 是划分交通是否拥挤的重要特征值。
当 Q < Q m 、K A K m 、V<V m 时，则交通属于拥挤；当Q<Q m 、K <K m 、V >V m 时，则交通属于不拥挤。
4.1.2间断流特征在一列稳定移动的车队中观察获得的不变的车头间距被称为饱和车头间距 入交叉耗时为h ，那么一个车道上进入交叉的车辆数可以按式 (4— 7)计算:3600 S = ---- h式中：S ――饱和交通量比率(单车道每小时车辆数);h --- 饱和车头时距(s)。
交通流参数的泊松分布
研究目的和意义
1 2 3
揭示交通流特性
通过研究交通流参数的泊松分布，可以深入了解 交通流的随机性和波动性，为交通规划和管理提 供科学依据。
提高交通安全水平
交通事故往往具有随机性，通过研究事故发生的 泊松分布规律，可以制定针对性的安全措施，降 低事故风险。
优化交通运行效率
交通拥堵是城市交通的常见问题，通过研究交通 流参数的泊松分布，可以为缓解交通拥堵提供理 论支持和实践指导。
02
在交通流分析中，泊松分布可用 于模拟车辆到达的随机过程，其 中事件（车辆到达）以固定的平 均速率随机且独立地发生。
模型假设与参数设定
交通流是随机的且独立的
假设车辆的到达不受先前到达车辆的影响，即车辆到达是独立的随机事件。
恒定的平均到达率
在一段时间内，车辆的平均到达率保持恒定，用参数λ表示。这意味着在任意两 个相等的时间间隔内，车辆到达的次数服从泊松分布。
泊松分布参数估计方法
针对交通流参数的泊松分布特性，提出了有效的参数估计 方法，包括最大似然估计、矩估计等，为实际应用中的交 通流预测和规划提供了可靠依据。
交通流模型改进
基于泊松分布特性，对传统交通流模型进行了改进和优化， 提高了模型的预测精度和实用性，为交通规划和管理提供 了科学依据。
对未来研究方向的展望
通过分析历史交通流数据，可以揭示出交通流参数的时空变化规 律。这些规律可以为交通管理部门提供决策支持，例如合理调配 警力资源、优化交通信号灯配时方案等。
05 交通流参数泊松分布应用 案例
城市道路拥堵状况评估
交通流量统计
01
通过观测和统计某一路段或交叉口的车辆到达情况，利用泊松
分布描述车辆到达的随机性，进而分析交通拥堵状况。
车辆在时间段内经过的概率泊松分布
车辆在时间段内经过的概率泊松分布
根据泊松分布的特性，可以计算出在给定平均到达率λ下，车辆在时间段内经过k辆的概率。 例如，如果λ=2表示平均每小时有2辆车经过，那么在2小时内经过3辆车的概率可以计算为：
P(X=3) = (e^(-4) * 4^3) / 3! ≈ 0.1953
这个概率表示在2小时内经过3辆车的可能性约为19.53%。同样地，可以计算出其他车辆数 量的概率。
需要注意的是，泊松分布假设车辆的到达是随机且独立的，适用于一些特定的场景，如交通 流量、电话呼叫数量等。在实际应用中，可以通过历史数据或实时观测来估计平均到达率λ，并 使用泊松分布来进行概率计算和预测。
车辆在时间段内经过的概率泊松分布
在概率论和统计学中，泊松分布是一种描述在一定时间或空间区间内某事件发生次数的概 率分布。对于车辆在时间段内经过的情况，如果假设车辆的到达是随机且独立的，且平均到 达率是已知的，那么车辆在时间段内经过的概率可以用泊松分布来建模。
泊松分布的概率质量函数为：
P(X=k) = (e^(-λ) * λ^k) / k!
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二项分布的泊松逼近
在二项分布的计算中，当n很大时，计算相当 复杂，为了简化计算，我们来讨论泊松定理.
定理2.4.1泊(泊松松定定理理：) 在独立试验中，以pn代表事件 A在试验中出现的概率，它与试验次数有关，如果
lim
n
npn
0，
则有b(k; n,
pn )
k
n
o(1) ]n n
n(n 1)(n k 1)
nk [1 o(1)]k
nn
[
o(1)]k k!
[1
n
o(1) ]n n
1(1
1 n
)
(1
) k 1 n
[1 o(1)]k
当n 时,
nn
b(k; n,
pn
)
k
k!
e
二项分布的泊松逼近：
μ=nπ =1000 ×0.0018=1.8
(三)Poisson分布的图形
μ=0.6 μ=6
μ=2 μ=14
(四)Poisson分布的性质
1. Poisson分布的方差等于均数，即 σ2=μ。
2. Poisson分布的可加性。
• 对于服从Poisson分布的 m个相互独立的随机 变量Xl，X2，…, Xm它们之和X1+X2+…+Xm也服 从Poisson分布，且均数为m个随机变量的均数 之和。
波松定理
Pk P(xn k ) Cnk pnk (1 pn )nk , k 1,2,, n
设npn 0，为常数，则有
li
k)
( ) k
k!
e ,
k 1,2,, n
Pk
n! ( )k (1
k!(n k)! n
)nk
泊松资料
Siméon Poisson
Born: 21 June 1781 in Pithiviers, France
Died: 25 April 1840 in Sceaux (near Paris), France
(二)Poisson分布的定义poisson distribution
如果在足够多的n次独立Bernouli试验中，随机变量 X所有可能的取值为0，l，2，…，取各个取值的概率为 ：
3、当λ≥20，Poisson分布近似正态分布。
[例2] 某放射性物质每0.1 s放射粒子数服从均数 为2.2的Poisson分布，现随机取3次观测结果为2 ，3及4个粒子数，请问每0.3 s放射粒子数为多 少?
利用Poisson分布的可加性原理得到，
Xl+X2+X3=2+3+4=9个
均值为2.2+2.2+2.2=6.6
（一）Poisson的适用条件 (Poisson distribution)是一种离散分布，常用于研 究单位时间或单位时间(空间)内某罕见事件的发生次数：
①在单位容积充分摇匀的水中的细菌数； ②野外单位空间中的某种昆虫数； ③一定时间段内，某航空公司接到的订票电话数； ④一定时间内，到车站等候公共汽车的人数； ⑤一定页数的书刊上出现的错别字个数。
即该放射物质每30min平均脉冲数(个) 的95％可信区间为(322.8，397.2)。
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(2)查表法 如果X≤50时，样本资料 呈Poisson分布，可查阅正态分布表。
[例]对某地区居民饮用水进行卫生学检测中， 随机抽查1 mL水样，培养大肠杆菌2个，试估计 该地区水中平均每毫升所含大肠杆菌的95％和 99％可信区间。 本例，X=2<50，查附表4，95％可信区间为(0.2 ，7.2)；99％可信区间为(0.1，9.3)。
1
(六）Poisson分布的应用
一)总体均数的估计 1. 点估计： • 直接用单位时间(空间或人群)内随机事件
发生数X(即样本均数)作为总体均数μ的 估计值。
2. 区间估计
（1）正态近似法（X>50） 当Poisson分布的观察单位为n=1时：
当Poisson分布的观察单位为n>l时 ：
[例]用计数器测得某放射物质半小时内 发出的脉冲数为360个，试估计该放射物 质每30min平均脉冲数的95％可信区间。
二项分布 n很大, p 很小 泊松分布
在生物学、医学、工业统计、保险科学及公 用事业的排队等问题中 , 泊松分布是常见的，例如地 震、火山爆发、特大洪水、交换台的电话呼唤次数等, 都服从泊松分布。
商场接待的顾客数 电话呼唤次数 交通事故次数
[例1] 若某非传染性疾病的患病率为18／万 ，试根据Poisson分布原理求1 000人中发 生 k=0，1，2阳性数概率。
k!
e-
.
证明 由
1
pn
n
o(1), n
1
1 pn 1 n n o(1)
b(k; n,
pn
)
k
n! !(n
k)!
(
pn
)k
(1
pn
)nk
n! [ 1 o(1)]k[1 o(1))nk
k!(n k)! n n
nn
[
o(1)]k k!
[1
P( X k) k e ， k 0,1,2,..., n
k!
•则称X服从参数为λ的Poisson分布，记为X~P(λ)。其中 X为单位时间(或面积、容积等)某稀有事件发生数，e= 2.7183，λ是Poisson分布的总体均数。
•也就是，若某现象发生的概率小，而样本例数多时，则 二项分布逼近Poisson分布。
第八章 交通流理论
第一节 交通流参数的统计分布 一、分析交通流参数分布的作用 二、交通参数及其分布 三、离散型分布的基础 四、交通参数的二项分布 五、交通参数的负二项分布 六、交通参数的泊松分布
本节需要掌握：
一、概念：
1_泊松分布
二、规律：
泊松分布的应用
六、交通参数的泊松分布
在二项分布的计算中，我们讨论到，当n很大时，试验的特定 结果发生的概率p很小时，计算相当复杂，为了简化计算，我们来 讨论二项分布的近似计算定理—泊松分布。此分布是由法国数学家 泊松1837年引入的。
n
n(n 1)(n 2)(n k 1) ( )k (1 )n (1 )k
k!
n
n
n
k
k!
1 (1
1 ) (1 n
2 ) (1 n
k
n1)
(1
n
)n (1
)k
n
lim
n
P
(
xn
k)
k
k!
e
1
e