三相交通理论
基于实测数据的快速路交通流参数模型

基于实测数据的快速路交通流参数模型董春娇;邵春福;诸葛承祥;李慧轩【摘要】已有的交通流参数模型无论是基本图还是三相交通流理论都是基于高速公路交通流数据进行研究,由于高速公路和城市快速路具有不可忽视的差异,以高速公路交通流数据为基础建立的交通流参数模型难以符合城市快速路交通流运行的实际情况.本文根据实测的城市快速路交通流数据,采用线性回归分析建立城市快速路速度—占有率模型、交通流率—占有率模型和速度—交通流率模型,应用最小二乘法估计模型参数,并以F和T检验对回归模型及回归系数的显著性进行检验.最后,在建立交通流参数模型、明确交通流参数之间关系的基础上,对城市快速路交通流状态进行了划分.本文建立的交通流参数模型,对交通流短时预测和交通流状态判别具有应用价值.%The existing traffic flow models,including fundamental diagram and three-phase traffic theory,are conducted based on the highway traffic flow data.Because there exist significant differences between the highway and urban expressway traffic characteristics,the traffic flow models which developed based on highway traffic flow data,are not always suitable for the traffic flow conditions of the urban expressway.The measurement data of the urban expressway is used in this paper to develop the traffic flow models.The traffic flow models of speed-occupancy,traffic flow-occupancy,and speed-traffic flow are proposed using the linear regression analysis.The least square method is adopted to estimate the model parameters,and the significance of model fitting and parameters is tested by F-and T-test.Some key issues are investigated,such as the traffic states splitting and impacts between traffic flowparameters.The results demonstrate that the developed traffic flow models are feasible for the short-term traffic flow prediction and the traffic flow identification.【期刊名称】《交通运输系统工程与信息》【年(卷),期】2013(013)003【总页数】8页(P46-52,59)【关键词】城市交通;交通流参数模型;线性回归;最小二乘法;快速路【作者】董春娇;邵春福;诸葛承祥;李慧轩【作者单位】田纳西大学交通研究中心,美国田纳西,诺克斯维尔37996;北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室,北京100044;北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室,北京100044;北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室,北京100044【正文语种】中文【中图分类】U491.1城市快速路是承担城市快速、大运量交通的重要干路,在运行效率、设施类型及管理方式上与高速公路存在某些相似之处,但受城市路网和城市交通的影响,城市快速路相比高速公路具有一些不同的交通流特性,如交通流量集中,速度较低等.因此,根据实测交通流数据确定城市快速路交通流参数的统计分布、分析交通流状态特性,对确定快速路交通流状态基本模式具有应用价值,同时也可为分析交通流形成机理、建立合理的交通流短时预测模型提供理论基础[1-3].国外对交通流特性的研究较早,最早的交通流理论研究著作有 Adolf D.May所著的“Traffic flow fundamentals”一书,该书论述了交通流研究基础的基本图理论[4,5].交通流基本图反映了传统交通流模型一个重要假设,即交通流率和密度存在单值对应的关系,交通流率是密度的单值函数,该函数反映为模型的平衡交通流率—密度或者速度—密度关系.建立在相应假设基础上的理沦模型方法则通称为基本图方法.基本图理论下交通流参数基本关系式为式(1)适合于所有稳定交通流.这个关系体系如果用坐标图的方式表现出来,就称为交通流的基本图示(Traffic flow fundamental diagram),简称基本图.不同于经典的基于基本图的交通流理论将交通流划分为自由流和拥堵流的做法,Boris Kerner在1996-2002年提出了三相交通流理论[6,7],该理论着重研究如何解释高速公路上交通拥堵转捩(Traffic breakdown)的物理原理及拥堵交通流的性质.Kerner将拥堵流进一步划分为同步流和宽运动堵塞两相,从而得到以下的三相:自由流(Free flow,F);同步流(Synchronized flow,S);宽运动堵塞(Wide moving jam,J),这里的相定义为某种时空状态.然而,无论是基本图还是三相交通流理论都是基于高速公路交通流数据进行的研究,由于我国城市道路与国外道路存在设计和规划视角不同,且高速公路和城市快速路具有不可忽视的差异,以高速公路交通流数据为基础建立的交通流参数模型难以符合城市快速路交通流运行的实际情况.随着城市快速路在我国北京、上海等城市相继建成、开通,近年来我国众多学者就城市快速路交通流特性进行了大量研究,这里仅针对与本文研究内容相关的五篇文章进行论述分析.郭继孚等[8]基于北京市两条城市快速环路的实地检测数据,分析了北京城市快速路的速度、流量和密度三个参数之间的关系及在不同车道之间的差异,并与国外数据进行了对比,研究结果表明,我国城市快速路交通流特性与国外高速公路相比存在较大区别,表述速度与流量关系的几个参数如自由流速度、通行能力和阻塞密度也存在明显差异.孙宇星等[9]以北京市快速环路为研究对象,对微波检测器获得的交通流数据进行处理分析,建立了速度—密度模型及其在快速路研究中的作用,指出了快速路出入口对保持自由流速度的不利影响,为交通控制优化、车流波形成机理的研究提供了基础.郝媛等[10]对城市快速路交通流的动态特性进行了分析,对比了多车道交通流量、密度、速度的横向分布差异,并比选了适用于城市快速路的稳态交通流模型,标定了模型参数.姬杨蓓蓓等[11]分析了上海市高架道路的运行特点,用交通流基本参数流量、密度和速度描述了交通运行状况,并运用空间区域交通流基本参数分析了快速路交通流特征,得出各快速路路段的交通流运行状态和交通流参数基本模型.关伟,何蜀燕[12]在实证数据的基础上,对城市快速路交通流速度概率分布进行了研究,分析了在不同密度条件下速度概率分布的特征.以上五篇文章虽然针对城市快速路交通流参数进行了研究(如:分析比较了基本交通流参数临界值的不同,各车道交通流参数之间的差异),并标定了一些模型(如:在已有模型的基础上,利用检测数据进拟合,选择合适的模型解释交通流现象,或用实测数据形成交通流基本图),但是并没有基于实测数据深入探讨交通流基本参数之间的关系并建立模型描述交通流特性.本文将应用实测的城市快速路交通流数据,建立城市快速路速度—占有率模型、交通流率—占有率模型和速度—交通流率模型,并以此为基础,探讨交通流特性,进行交通流状态划分.城市快速路交通流运行状态表征为连续流特性[13-15].连续流是指没有外部固定因素(如交通信号)影响的不间断交通流,其特性可用交通流率、平均车速和交通流密度三个参数予以描述.目前,北京市在城市快速路(包括二环路、三环路、四环路和联络线)上安装了300多套远程交通微波检测器,实现每2 min输出一次数据,输出数据包括检测器号、检测时间、车道编号、流量、速度、断面时间占有率和长车流量数据.其中,联络线检测数据包括不同方向六条联络线的数据,由于每条联络线所包括的检测器数量较少,且各方向联络线物理特征差距较大,不能将不同方向联络线数据进行简单叠加,因此本文并没有选择联络线的实测数据进行探讨.环路数据中,二环路修建最早,交通流量最大,拥挤最为严重,所绘制的交通流基本图,早晚高峰流量均超过设计通行能力,占有率高,且平均速度长期处于较低值;四环路相对来说修建较晚,交通压力小,交通流量分布不均衡,某些检测断面的检测数据绘制的交通流参数基本图没有明显的早晚高峰,难以反映快速路交通流特征.基于上述考虑,本文选择三环路作为研究对象.通过对输出数据的排查,去掉输出数据不足及输出有错误的检测器,以三环路上67个检测器2010年10月份一个月内所有工作日的实测数据为基础,通过数据清洗、数据集成、数据转换、数据归约将数据处理成符合交通流状态研究的数据,进行交通流状态特性研究.其中,数据清洗主要包括:奇异值(交通流量为0,速度为240的数据)剔除;缺失值填补(采用当前时刻前三个时刻检测值的平均值进行填补).数据集成主要按照实测数据的车道属性,将检测断面按照六车道、七车道和八车道进行分类.由于七车道和八车道的情况多发生于进出口匝道附近,而本文主要针对基本路段进行研究,因此选择六车道的数据文件进行数据转换.数据转换主要根据车道属性、交通流量属性和占有率属性将数据转换为适合分析的形式.为了将按照车道检测的实测数据转换为分析所需要的按照断面划分的数据,将同一断面,同一时刻不同车道的交通流量进行叠加,将占有率数据进行平均.根据处理好的数据,分别按照断面属性和时间属性进行数据集成.处理后交通流率,速度及占有率分布如图1所示.计算交通流率、速度及占有率三参数时间序列两两之间的相关系数如表1所示.其中,速度与占有率之间的相关系数绝对值最大,为0.808,呈现出明显的负相关关系.3.1 速度—占有率模型线性回归分析是基于最小二乘方法原理的统计分析方法,是在统计假设下的最优线性无偏估计.从速度—占有率散点分布图(图2a)和相关系数的计算结果分析,速度和占有率之间具有明显的线性关系,因此建立一元线性回归的数学模型为式中 v为交通流速度;o为占有率;a0,a1为回归系数及常数;ε为回归模型的随机误差.满足利用最小二乘法能够计算出线性回归模型中的参数值,但由此确定的线性回归方程不能立即用于实际问题的分析,还必须对回归方程的线性关系进行各种统计检验,包括回归方程的显著性检验、回归系数的显著性检验、残差分析等.如果回归方程能够较好地反映解释变量的特征和变化规律,则残差中不包含明显的规律性和趋势性,即残差应服从均值为0的正态分布.根据建立的速度—占有率一元线性回归模型,采用最小二乘法,得到参数的无偏估计,同时对回归方程的显著性、回归系数的显著性进行检验,计算结果如表2所示.由表2可知,回归分析F检验统计量的观察值为1 345.56,相应的概率p值为0.01,小于0.05,即变量o和v之间存在线性关系;回归系数T检验的统计量观察值为-36.68,T检验的概率 p值为0.01,小于0.05,即回归系数有显著意义.利用最小二乘法得到速度—占有率的线性回归方程拟合后的函数曲线及回归标准化残差的直方图如图2所示,由图中的正态曲线可以看出,标准化残差呈正态分布,即回归方程能够较好地反映解释变量的特征和变化规律.3.2 交通流率—占有率模型由交通流率—占有率散点图(图3a)可以看出,数据点分布呈非线性关系,图形表征为曲线.对于非线性关系无法直接通过建立线性回归模型解决.虽然如此,但仍然存在一些非线性关系可以通过变量变换化成线性关系,并最终形成变化以后的线性模型.例如,一个一元非线性回归方程y=b0+ b1x+b2x2(b为回归系数及常数),经变量变换x1= x2,可形成二元线性回归方程y=b0+b1x+b2x1,在回归分析过程中,仍利用最小二乘法计算线性化以后的线性回归方程.依据上述分析,建立交通流率—占有率二次曲线模型如式(4)所示.通过线性变换o1=o2变换为二元线性模型为根据建立的交通流率—占有率线性回归模型,采用最小二乘法,得到参数的无偏估计,同时对回归方程的显著性、回归系数的显著性进行检验,计算结果如表3所示.由表3可知,回归分析的F检验的概率p值小于0.05,即变量q和o1和o之间存在线性关系;回归系数T检验的概率p值小于0.05,即回归系数有显著意义.利用最小二乘法得到的交通流率—占有率模型如式(6)所示.拟合后的函数曲线及回归标准化残差的直方图如图3所示,由图中的正态曲线可以看出,标准化残差呈正态分布,即回归方程能够较好地反映解释变量的特征和变化规律.3.3 速度—交通流率模型交通流三参数之间存在相互关联的关系,因此可通过速度—占有率模型和交通流率—占有率模型估计交通流率—速度模型.将回归估计得到的参数带入式(8),得到速度—交通流率模型为拟合后的函数曲线及回归标准化残差的直方图如图4所示,由图中的正态曲线可以看出,标准化残差呈正态分布,即回归方程能够较好地反映解释变量的特征和变化规律.由式(7)可得快速路交通流特性可用交通流状态描述[16,17].由于交通需求和车辆运行特性及道路设施服务能力的相互作用,在不同状态下交通流呈现出不同的特征.关伟,何蜀燕[12]在流量—密度平面中将交通流划分为自由流、谐动流、同步流和阻塞4个相位,并讨论了相位的性质,定量标定了每个相位的区域范围.将交通流状态划分为四个相位甚至更多相位,可能会更加细微的刻画交通流状态特征,但是会增加分析及建模的难度.本文在综合考虑分析、建模及实测数据散点图的基础上,根据城市快速路交通流参数模型的研究,基于城市快速路交通流特性,结合基本图和三相交通流理论将城市快速路交通流状态划分为自由流状态、拥挤流状态和阻塞流状态,如图5所示.三种交通流状态下的交通特征如下:(1)自由流状态下,交通流率较小,道路上行驶的车辆基本上不受或少受其他车辆的影响,可以保持较高的车速.这是一种稳定的状态,不会发生速度迁跃现象.自由流状态曲线在顶端略有弯曲,这是因为在多车道的快速路中,达到最大流率时速度会略有下降.整体上,自由流状态近似为一条直线.交通流实测数据分析表明,自由流状态下,断面交通流率小于通行能力,占有率分布在0-22%之间,速度分布在40-80 km/h区间. (2)拥挤流状态下交通流率大,车辆行驶速度受到前车制约,但车流行驶状态比较稳定,且本身具有一定的抗干扰能力,在该状态下交通流率可以达到最大值,当交通需求继续增加,就会使车流产生较大的波动,车流运行速度出现显著下降,交通流呈现出很大的波动性.由实测数据统计分析得到,该状态下交通流率通常大于通行能力,占有率分布在22-55%之间,速度分布在20-40 km/h之间.(3)阻塞流状态下,交通流密度较大,速度受前车制约性强,车辆行驶自由度小,车速稳定性较差,显示出较大的波动性,此时交通流速度很低,各车道速度趋于一致,交通流率产生较大幅度的下降,该速度下的交通流出现了或长或短的停顿现象.当交通流率继续增加,车流会出现走走停停现象.交通流实测数据表明,阻塞流状态下,交通流率小于通行能力;速度小于30 km/h,占有率大于55%,由于安全车距的存在,并不存在占有率为 100%的情况.本文根据实测的城市快速路交通流数据,采用线性回归分析建立城市快速路交通流参数模型,采用最小二乘法对模型参数进行无偏估计,并应用F和T检验对回归模型及回归系数的显著性进行检验.拟合及检验结果表明,速度—占有率之间具有明显的负相关关系,可建立线性回归模型进行拟合;交通流率—占有率模型可通过线性变换,建立二次回归模型进行拟合;速度—交通流率模型可通过上述模型进行叠加求解建立.在交通流参数模型建立的基础上,明确交通流参数之间的关系及交通流状态划分方法,为分析、建立合理的交通流短时预测模型提供理论基础.【相关文献】[1]董春娇.多状态下城市快速路网交通流短时预测理论与方法研究[D].北京:北京交通大学,2011. [DONG C J.Theoretical research for short-term traffic flow prediction in multitraffic states on urban expressway network[D].Beijing:Beijing Jiaotong University,2011.][2]董春娇,邵春福,诸葛承祥.混合状态下城市快速路交通流短时预测[J].物理学报,2012,61(1): 010501-1-010501-9.[DONG C J,SHAO C F, ZHUGE C X.Short-term traffic flow prediction for multi traffic states on urban expressway network[J]. Acta Phys. Sin., 2012, 61(1): 010501-1-010501-9.][3]Yibing Wang,Markos Papageorgiou.Real-time freeway traffic state estimation based on extended Kalman filter:A general approach[J].Transportation Research PartB,2005,39(2):141-167.[4]Nicolas Chiabaut,Christine Buisson,Ludovic Leclercq. Fundamental diagram estimation through passing rate measurements in congestion[J].IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,2009,10(2): 355-359.[5]D Helbing.Derivation of a fundamental diagram for urban traffic flow[J].The European Physical Journal B, 2009(70):229-241.[6]Boris S Kerner.Three-phase traffic theory and highway capacity[J].PhysicaA,2004(333):379-440.[7]Boris S Kerner,Sergey L Klenov,Andreas Hiller. Empirical test of a microscopic three-phase traffic theory[J].Nonlinear Dyn,2007(49):525-553.[8]郭继孚,全永燊,郑猛,等.北京城市快速路速度流量研究[J].城市交通,2000,24(1):42-44. [GUO J F,QUAN Y S,ZHENG M,et al.Study on the traffic flow of the expressway system in Beijing[J]. City Planning Review,2000,24(1):42-44.][9]孙宇星,陈德望,吴建平.北京市快速环路速度—密度模型研究[J].北京交通大学学报,2004,28 (6):70-73.[SUN Y X,CHEN D W,WU J P. Research on traffic stream speed-density model of Beijing urban expressway[J].Journal of Beijing Jiaotong Univeristy,2004,28(6):70-73.] [10]郝媛,徐天东,干宏程,等.城市快速路交通流特性研究[J].交通运输工程与信息学报,2006,4 (4):21-27.[HAO Y,XU T D,GAN H C,et al. Research on traffic stream characteristics of urban expressway[J].Journal of Transportation Engineering and Information,2006,4(4):21-27.] [11]姬杨蓓蓓,杜豫川,孙立军.上海市城市快速路道路交通交通流特性分析[J].重庆交通学院学报, 2007,26(3):108-111.[JIYANG B B,DU Y C, SUN L J.Analysis of traffic flow characteristics of urban expressway in Shanghai[J]. Journalof ChongqingJiaotong University, 2007, 26(3): 108-111.][12]关伟,何蜀燕.基于统计特性的城市快速路交通流状态划分[J].交通运输系统工程与信息,2007,7 (5):42-50.[GUAN W,HE SY.Phase identification ofurban freeway traffic based on statistical properties[J].Journal of Transportation SystemsEngineering and Information Technology,2007,7(5):42-50.][13]石小法,喻军皓.快速城市化地区中等城市交通特性[J].交通运输工程学报,2010,10(2):88-94. [SHI X F,YU J H.Traffic characteristics of medium city in fast urbanization area[J].Journal of Traffic and Transportation Engineering,2010,10(2):88-94.] [14]张勇,关伟.交通流时间序列的复杂度测量[J].交通运输工程学报,2009,9(2):89-92.[ZHANG Y, GUAN plexity measure of traffic flow time series[J]. Journal ofTraffic and Transportation Engineering,2009,9(2):89-92.][15]Chunjiao Dong,Chunfu Shao,Dan Zhao,et al.Shortterm traffic flow forecasting based on periodicity similarity[C]//Proceeding of The 2011 First IRAST International Conference on Data Engineering and Internet Technology,2011:148-151.[16]Chunjiao Dong,Chunfu Shao,Xia Li.Short-term traffic flow forecasting of road network based on spatialtemporal characteristics of traffic flow[C]//2009 WRI World Congress on Computer Science and Information Engineering,2009:645-650.[17]Dirk Helbing.Traffic and related self-driven many-particle systems[J].Reviews of Modern Physics,2001(73): 1067-1141.。
基于G_P算法的快速路交通流参数相空间重构

3种交通流 状 态 下,交 通 流 参 数 自 相 关 函 数
计算结 果 如 图 2 所 示。 从 图 2 可 以 看 出,自 由 流
状态和阻塞流状 态 下,交 通 流 率 和 占 有 率 自 相 关
函数不能快 速 衰 减 趋 近 于 0,属 于 非 平 稳 时 间 序
列,在 进 行 分 析 时,应 进 行 平 稳 化 处 理;速 度 自 相
3.1 相 空 间 重 构 及 关 联 维 数 在时间序列的 分 析 中,决 定 序 列 的 可 观 测 因
素很多,而且相互 作 用 的 动 力 学 方 程 往 往 是 非 线 性 的 ,甚 至 是 混 沌 的 。 一 般 来 说 ,非 线 性 系 统 的 相 空间可能维数很 高,但 在 大 多 数 情 况 下 维 数 是 未
本 文 提 出 了 一 种 基 于 G-P(Grassberger- procaccia algorithm)算法的将非平稳交通流 参 数 时间序列近似化为平稳时间序列的方法。首先采 用自相关函数判 断 自 由 流 状 态、拥 挤 流 状 态 和 阻 塞流状态下交通流基本参数时间序列的平稳性; 然后建立基 于 G-P 算 法 的 将 非 平 稳 交 通 流 参 数 时间序列近似化 为 平 稳 时 间 序 列 的 方 法;最 后 利 用快速路交通流 实 测 数 据,对 交 通 流 参 数 时 间 序 列的平稳化进行了验证。
关函数可快 速 衰 减 到 0,属 于 平 稳 时 间 序 列。 拥
挤流状态下交通流率自相关函数能够快速衰减趋
近于0,属于平稳时间序列;而 速 度 和 占 有 率 自 相
关函数不能 快 速 衰 减 趋 近 于 0,属 于 非 平 稳 时 间
序列。
3 多状态下交通流参数相空间重构
复杂城市交通网络拥堵传播的改进SIS模型
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复杂城市交通网络拥堵传播的改进SIS模型张俊锋;马昌喜;吴芳;蒲菡;贾富强【摘要】为深入分析城市交通网络拥堵动态演进过程,建立了交通拥堵传播的改进SIS模型(传染病模型)。
模型根据目标节点自身受随机因素的影响、其邻居节点的状态和影响能力以及不同状态节点间的耦合强度,动态计算目标节点由畅通变为拥堵又恢复畅通的概率,并进一步考虑了不同交通状态的传播时间对拥堵传播的影响。
基于BA(Barabási-Albert)无标度网络对传播过程进行仿真,拥堵随时间的演化与相关研究一致,验证了模型的有效性。
仿真结果表明:根据作用节点属性的不同,随机因素对拥堵的初始规模、传播速度及传播稳定状态的阻塞水平具有不同的影响能力;不同状态节点间的相互作用对拥堵传播具有重要作用;畅通状态与拥堵状态平均传播时间的比值对拥堵传播的影响存在阈值;不同状态传播时间的波动性对拥堵传播速度、平衡态阻塞水平具有一定影响。
【期刊名称】《交通运输研究》【年(卷),期】2015(001)006【总页数】6页(P20-25)【关键词】BA无标度网络;交通拥堵传播;改进SIS模型;复杂城市交通网络;仿真分析【作者】张俊锋;马昌喜;吴芳;蒲菡;贾富强【作者单位】兰州交通大学交通运输学院,甘肃兰州730070【正文语种】中文【中图分类】U491.2随着我国经济的快速发展和城市化进程的加快,交通拥堵问题日益凸显,严重影响着城市交通系统的运行效率,给城市发展和人们的生活带来了诸多不便。
城市交通系统是一个复杂巨系统,研究过程中发现仅仅对某些局部数据进行分析,对于缓解交通拥堵、提高交通网络的运行效率是远远不够的[1],而迅速发展起来的复杂网络理论,为研究交通系统的复杂性提供了一个新的视角。
国内外学者对于复杂网络理论在交通系统中的运用已展开了部分研究。
Moreno Y.等对BA无标度网络中由点和边的拥堵所引起的网络相继故障进行了研究[2]。
Arrowsmith D.等指出随着网络拓扑结构从随机网络至无标度网络的转变,网络的表现力逐步恶化,负荷趋于局部化[3]。
道路网交通流状态变化趋势判别方法

g a u a i n a i p ti g S b e u n l r n lto s n u t . n u sq e t y, ta fc sa e r fi t t s c mp s t i d x s a c lt d y h p e i t n e u t o o oi e n e i c lu a e b t e r d c i r s l o t
摘 要 : 据 城 市 快 速 路 交 通 流 参 数 实 测 数 据 所 表 征 的 交 通 流 根
g a u a i n w ih i o d pb n U a a t r . p r me e s
状 态特性 , 结合基本 图 和三相 交通 流理 论 , 道 路 网交通 流 将
方 法 能 够 实 现 道 路 网 交 通 流 状 态 变 化 趋 势 判 别 , 确 率 为 准
9.3 , 3 3 % 同等 条件 下支 持 向量机 模型 判别 准确 率仅 为 8 . 6
6%. 7
Ke wo d : ta fc s ts y rs r fi t e ; te d ie tf t n; f z y a r n dnic i i o a uz
ie t y t e ta fc sa e . F n l d n i h r fi t t s f i a l h e e ii lr s a c e y,t mp rc e e r h s a
态映射为含有低边界值 L、 中值 R和高边界值 U三参 数的模 糊 信息粒. 以模糊信 息粒为输 入 , 立 Ema 建 l n网络模 型预测 交 通流状态变化趋势. 依据 预测 结果计算 道路 网交通 流状态 综合指数 , 判别未 来 时段道路 网交 通 流状态 , 以北 京 市某 并
基于AIS实时数据的航道交通拥堵快速判定方法
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基于AIS实时数据的航道交通拥堵快速判定方法何正伟;刘力荣;杨帆;王开森【摘要】针对目前人工判定和事后判定时效性差的问题,研究具有实时性和自动化的判定方法.借鉴国内外道路交通拥堵判定方法,运用交通流参数、标准船舶艘次和船舶领域模型,建立航道交通拥堵快速判定模型,构建船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)Spark实时数据处理平台,运用多个实例对该模型进行在线试验验证.试验结果表明,该模型能在线快速、准确地判定航道交通状态,可为水上交通监管部门实时获取航道交通信息、及时管控和疏导航道交通拥堵提供有效的方法.【期刊名称】《中国航海》【年(卷),期】2018(041)002【总页数】7页(P113-118,129)【关键词】航道交通拥堵;实时数据处理;AIS数据;船舶领域;实时判定【作者】何正伟;刘力荣;杨帆;王开森【作者单位】武汉理工大学航运学院,武汉430063;国家水运安全工程技术研究中心,武汉430063;内河航运技术湖北省重点实验室,武汉430063;武汉理工大学航运学院,武汉430063;内河航运技术湖北省重点实验室,武汉430063;武汉理工大学航运学院,武汉430063;内河航运技术湖北省重点实验室,武汉430063;武汉理工大学航运学院,武汉430063【正文语种】中文【中图分类】U697随着大型船舶不断增多,航道交通拥堵问题时有发生,不仅会延误船舶航行和进出港,还会增加船舶交通事故发生的可能性。
如何快速、准确地判定航道交通状态成为目前亟待解决的问题。
已有许多学者对航道和公路交通拥堵问题进行研究。
刘予笑[1]分析船舶定位数据,建立航道拥堵分级指标模型,提出基于模糊综合评价的航道拥堵识别方法;刘赛龙等[2]提出航道服务水平指标和等级,将其与船舶交通流理论相结合,建立内河航道通过能力计算模型;刘明俊等[3]分析航道通过能力的影响因素,选取修正系数,建立基于船舶流的航道通过能力计算模型;祝付玲[4]借鉴国外的公路通行能力手册(Highway Capacity Manual,HCM),建立城市道路交通拥堵评价指标体系;KNORR等[5]基于三相交通理论,提出通信检测和控制拥堵技术,使公路交通拥堵可观、可控;LAKAS等[6]基于Geocast协议,制造车对车通信系统,可有效判定公路交通状况。
(完整word版)三相交通流理论
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三相交通理论[编辑]三相交通理论,是玻里斯·柯纳在1996至2002年间提出的一种交通流理论[1][2][3]。
它着重研究如何解释高速公路上交通拥堵转捩的物理原理以及拥堵交通流的性质。
不同于经典的基于基本图的交通流理论将交通流划分为自由流和拥堵流两相的做法,柯纳将拥堵流进一步划分为同步流和宽运动堵塞两相,从而得到以下的三相:1自由流(Free flow, F)2同步流(Synchronized flow, S)3宽运动堵塞(Wide moving jam, J)这里“相"定义为某种时空状态。
目录• 1 自由流(F)• 2 拥堵交通流• 3 拥堵流中宽运动堵塞相 J 和同步流相 S 的定义• 4 F → S的相变:交通拥堵转捩• 5 道路通行能力的无穷多值性• 6 宽运动阻塞(J)•7 同步流(S)•8 同步流到宽运动阻塞的相变•9 源自S 和J的交通形态•10 三相交通理论在交通工程中的应用•11 出版专著•12 参考文献•13 注释(Notes)•14 参见自由流(F)图1 实测的自由流中交通流流量和车辆密度的关系实测数据显示,在自由流中交通流量 q (车辆数/时间单位)和车辆密度 k (车辆数/长度单位)存在正相关性。
这一关系的上边界,也即最大流量,在临界密度处取得。
参见图1。
拥堵交通流图2 实测的自由流和拥堵流中交通流流量和车辆密度的关系在拥堵交通流中,车辆速度比在自由流中能达到的最低车速还要低。
通常可以通过最大流量和临界密度求得,在图中,是从原点出发,通过(, 这条直线的斜率(图2虚线所示).该线将流量-密度图上的实测数据点分为两个部分:位于左侧的自由流数据点和位于右侧的拥堵流数据点。
拥堵流中宽运动堵塞相 J 和同步流相 S 的定义柯纳根据常见的实际交通流时空特征对拥堵流中宽运动堵塞相 J 和同步流相 S进行了如下定义:宽运动堵塞相 J 的定义:一个宽运动堵塞通过一个高速公路瓶颈时,其下游分界面(downstream front)向上游的平均传播速度保持不变。
实验三三相交流电路电压、电流的测量

目录
CONTENTS
01. 单 击 添 加 目 录 标 题 02. 实 验 目 的 03. 实 验 原 理 04. 实 验 步 骤 05. 实 验 结 果 分 析 06. 实 验 总 结 与 展 望
掌握三相交流电路电压、电流的测量方法
了解三相交流电路 的基本原理和结构
掌握三相交流电压、 电流的测量方法
系统。
无线测量技术: 随着无线通信技 术的发展,未来 将实现三相交流 电路的无线测量, 简化测量流程, 提高测量效率。
汇报人:XX
了解三相交流电路 中的相位差和功率 因数
掌握三相交流电路 的功率计算和测量
理解三相交流电路的基本原理
掌握三相交流电的产生和传输 方式
理解三相交流电路中电压和电 流的测量方法
了解三相交流电路在电力系统 中的应用和重要性
掌握三相交流电路的基本原理 和计算方法
了解三相交流电路的应用场景
工业生产:电机控制、自动化生产线等 电力系统:输电、变电、配电等 建筑行业:电梯、空调、照明等 交通领域:地铁、动车、高铁等
对比法:将实验数据与理论值进行 比较,分析误差原因
计算法:根据实验数据计算相关参 数,如功率因数、效率等
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
图表法:将实验数据绘制成图表, 直观展示数据变化趋势
误差分析法:对实验过程中可能产 生的误差进行分析,提高实验精度
误差分析
测量设备误差:设备精度限制,导致测量结果存在误差 操作误差:实验操作不规范,影响测量结果的准确性 环境因素误差:外部环境变化,如温度、湿度等对测量结果产生影响 理论误差:理论计算过程中存在的近似处理,导致结果与实际值存在偏差
电压、电流的 有效值与幅值
从基本图方法到三相交通流理论
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从基本图方法到三相交通流理论本文中,我们分别在传统的基本图方法和新兴的三相交通流理论这两种不同的交通流理论体系下对交通流元胞自动机模型进行了研究。
我们的研究对象,交通运输系统,正在社会经济中正扮演着重要的角色,其发展水平已经成为评价一个国家现代化程度的重要标准之一。
然而,交通系统建设上的相对滞后和社会经济的飞速发展之间的矛盾,却已经成为全世界范围内的一个突出的难题。
一方面,交通拥塞引起了严重的环境污染和巨额的经济损失,并大有愈演愈烈之势;另一方面,缺乏科学理论指导的交通系统建设,不仅耗资巨大,往往还收效甚微。
因此,世界各发达国家都相继投入大量的人力、物理和财力用于交通工程学和交通流理论的研究,以期揭示交通流动的基本规律,掌握适合各自国情的交通控制方法,进而对其进行科学的控制和优化。
另一方面,从科学研究的角度来看,交通流系统作为一种典型的自驱动远离平衡态系统,表现出了人类社会中常见的一类伴有复杂相互作用的多体系统在远离平衡态时的典型演化规律。
交通流理论研究将对统计物理、流体力学、非线性动力学、应用数学、交通工程学等诸多学科的交叉和发展都有很大的促进作用。
因此开展交通流理论研究,不仅具有重要的工程应用价值,还具有及其深远的科学意义。
而作为交通流理论研究重要组成部分的交通流建模工作,则是人们通过理论方法复现和解释交通现象时首先就要面对的重要研究内容。
在诸多的模型方法中,元胞自动机模型(Cellular Automata,简称CA模型)由于其结构简单,使用离散的时间和空间变量,使得它相对易于模拟由大量车辆组成的复杂系统的行为,因而特别受到了研究者的青睐和关注。
当前的交通流理论研究领域,存在两大主导性的交通流理论体系,即基本图方法和三相交通流理论。
在这两个理论体系中,研究者们都建立了逻辑上符合真实交通行为的交通流模型,并借此模拟出了许多与实测结果相符合的交通现象。
其中,作为当前交通流理论研究的前沿之一,三相交通流理论把所有的交通流状态划分成三个交通相,即自由流相、同步流相和宽运动堵塞相。
一种基于驾驶决策的三相交通流仿真模型
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( a )
作者简介 : 王 涛 ( 1 9 7 9 一 ) , 男, 山东 淄 博 人 , 滁州学院计算机 学 ・ 院教 师, 博士 。 沈益民( 1 9 6 8 一 ) , 男, 四川 成 都 人 , 成 都 工 业 学 院教 授 , 博士。
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0
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王 涛 , 沈 益 民
王 涛 , 沈益 民
( 1 . 滁州学院 , 安徽 滁 州 2 3 9 0 0 0 ; 2 . 成都 工业学院, 四川 成 都 6 1 1 7 3 0 )
摘 要 : 提 出 了 一种 基 于 三 相 交 通 流 理 论 的 驾驶 决 策 交 通 流 仿 真 模 型 。 该 模 型 采 用 驾 驶 决 策 函 数 替 代 由
的速 度 , 并 且 与前 车的 车头距 相 对较 短 时 , 自 由流
一 一 9 L 把一 , I . I a , ‘ 6 正
模 式 的车辆 会改 为 同步 流驾驶 模式 。 ( i i ) M 一 M2 , 当前 车辆 的速 度 大于前 导 车辆 的速 度 , 并 且 与前 车的 车头距 相 对较 短 时 , 同步流 驾驶模 式 的车 辆会改 为堵 塞 流驾驶 模式 。 ( i i i ) M2 一 M , 当前 车 辆 与 前 车 的 车 头距 相 对较 长 时 , 或 者 同时 由于后 车 的鸣 笛催 促 , 堵 塞 流 模 式 的车 辆会 改为 同步 流驾驶 模 式 。 ( / v ) M。 一 Mo , 当前 车 辆 与 前 车 的 车头 距 相 对 较长 时 , 或 者 同时 由于后 车 的鸣 笛催 促 , 同步 驾 驶模 式 的车辆 会 改为 自由流驾驶 模式 。 假设 驾 驶模 式 M0 , M1 , M2 之 间是 一 阶 改变 , 不存 在二 阶改 变 , 不存 在直接 从 Mo到 模式 的改 变 。 驾驶 模 式 的 改变 概 率 为 P 种 驾驶模 式更 新规 则 的说 明 。 1 . 1 . 1 自由流 驾驶 模式 在 自由流驾驶 模 式 Mo 下, 车辆 演化 规则 如下
《交通管理与控制》大学笔记

《交通管理与控制》大学笔记第一章:导论一、交通管理与控制概述1. 定义:交通管理与控制是一种综合性活动,它通过科学的管理手段和技术措施,对交通流进行有效的引导、调节和监督,以确保交通系统的高效、安全、环保和可持续发展。
2. 目的:- 提高道路通行效率,减少交通拥堵。
- 保障行车和行人安全,降低交通事故发生率。
- 节省能源消耗,减少环境污染。
- 提升交通服务水平,满足人民群众出行需求。
3. 范畴:- 交通规划:长期和短期的交通系统规划。
- 交通设计:道路、交叉口、交通设施的设计。
- 交通组织:交通流线的规划和实施。
- 交通控制:信号控制、交通诱导、交通管制。
- 交通服务:信息服务、紧急救援、停车管理。
二、交通管理与控制的发展历程1. 传统阶段:- 特点:主要依靠增加道路基础设施来满足交通需求。
- 不足:忽视了交通管理的有效性,导致道路资源浪费和环境污染。
2. 现代阶段:- 特点:开始重视交通系统的管理,采用科学的方法进行交通规划和控制。
- 成就:交通流量分配趋于合理,交通拥堵得到一定程度的缓解。
3. 智能化阶段:- 特点:利用信息技术、通信技术和自动控制技术,实现交通系统的智能化管理。
- 趋势:智能交通系统(ITS)的发展,如智能信号控制、车联网、自动驾驶等。
三、交通管理与控制的基本任务与目标1. 基本任务:- 分析交通需求,优化交通流结构。
- 制定交通政策和规划,指导交通建设和发展。
- 组织交通流,提高道路通行能力。
- 实施交通控制,保障交通秩序。
- 监测交通状况,及时处理交通事故和突发事件。
2. 目标:- 实现交通供需平衡,减少交通拥堵。
- 提高交通系统的安全性和可靠性。
- 降低交通对环境的影响,促进绿色出行。
- 提升交通服务的质量和效率。
四、交通管理与控制的主要内容及方法1. 主要内容:- 交通规划:包括交通需求预测、网络规划、交通政策制定等。
- 交通设计:考虑道路线形、交叉口设计、交通标志和标线等。
三相交通流理论下的速度扰动演化研究
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三相交通流理论下的速度扰动演化研究三相交通流理论下的速度扰动演化研究引言:交通拥堵一直以来都是世界各大城市面临的重要挑战之一。
为了更好地理解城市道路上的交通拥堵问题,许多学者进行了大量的研究并提出了一系列的交通流理论。
其中,三相交通流理论是一种较为成熟的模型,可以较好地描述道路上交通流的特性与演化规律。
本文旨在利用三相交通流理论,研究交通流中速度扰动的演化过程与影响因素,以期为解决交通拥堵问题提供理论支持。
一、三相交通流理论简介三相交通流理论是以车辆密度、速度和流量三个基本量为主要状态变量,描述城市道路交通流的模型。
三相交通流分为自由流、拥堵流和饱和流三个阶段,自由流阶段指的是车辆流动自由,车辆密度较低,速度较快,拥堵流阶段指的是车辆相互影响,车辆密度增加,速度减慢,而饱和流阶段则是车辆完全受阻,车辆密度最高,速度最慢。
二、速度扰动的演化过程在三相交通流理论中,速度扰动是指车辆在交通流中的速度变化。
速度扰动的演化过程可以分为以下几个阶段:1.自由流阶段:在道路上,车辆密度较低,车辆之间的相互影响较小。
此时,车辆的速度较快且相对稳定,速度扰动较小。
2.过渡阶段:随着车辆流量的增加,自由流阶段逐渐过渡到拥堵流阶段。
在这个过程中,车辆之间的相互影响逐渐增加,速度扰动逐渐增大。
一方面,车辆之间的间隔缩小,互相之间的速度影响相对增大;另一方面,车辆的速度在不停的变化,因为需要适应前方车辆的速度变化。
3.拥堵流阶段:当道路上的车辆密度达到一定程度时,交通流进一步转化为拥堵流。
在拥堵流阶段,车辆之间的间隔非常小,车辆之间的相互影响达到最大程度。
此时,车辆的速度变化非常剧烈,速度扰动达到顶峰。
4.饱和流阶段:在车辆密度达到最大值时,速度扰动呈现下降趋势。
因为车辆之间的间隔已经非常小,车辆的速度相对稳定,车辆之间的相互影响对速度扰动的影响逐渐减小。
但由于交通拥堵,车辆的速度整体上仍然较慢。
三、速度扰动演化的影响因素在三相交通流中,速度扰动的演化受多种因素的影响,主要包括:1.道路环境:道路的布局、道路限速、交叉口等都会对速度扰动产生影响。
交通流理论实验报告(3篇)
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第1篇一、实验目的本次实验旨在通过模拟交通流理论中的基本图方法和三相交通流理论,验证不同交通状态下的车辆流动规律,分析车辆速度、密度与流量之间的关系,并探讨如何优化交通控制策略以减少交通拥堵。
二、实验原理1. 基本图方法:基本图方法将交通流分为自由流和拥挤流两种状态。
在自由流状态下,车辆以最大速度行驶;在拥挤流状态下,车辆速度降低,密度增加。
2. 三相交通流理论:三相交通流理论由德国物理学家Kerner提出,将交通流分为三个状态:自由流、缓行流和拥堵流。
不同状态下的车辆速度、密度和流量存在复杂的关系。
三、实验材料与设备1. 实验材料:元胞自动机模拟软件、交通流数据集、绘图工具。
2. 实验设备:计算机、网络连接。
四、实验步骤1. 数据准备:收集不同交通状态下的车辆速度、密度和流量数据。
2. 基本图方法模拟:- 利用元胞自动机模拟软件建立交通流模型。
- 设置初始条件,包括道路长度、车辆数量、速度等。
- 运行模型,观察并记录车辆速度、密度和流量变化。
3. 三相交通流理论模拟:- 在基本图方法模拟的基础上,引入三相交通流理论的相关参数。
- 运行模型,观察并记录车辆在不同状态下的速度、密度和流量变化。
4. 数据分析与比较:- 对比基本图方法和三相交通流理论模拟结果。
- 分析不同交通状态下的车辆流动规律。
- 探讨优化交通控制策略的方法。
五、实验结果与分析1. 基本图方法模拟结果:- 在自由流状态下,车辆以最大速度行驶,流量较高。
- 在拥挤流状态下,车辆速度降低,密度增加,流量降低。
2. 三相交通流理论模拟结果:- 在自由流状态下,车辆以最大速度行驶,流量较高。
- 在缓行流状态下,车辆速度降低,密度增加,流量降低。
- 在拥堵流状态下,车辆速度进一步降低,密度增加,流量极低。
3. 数据分析与比较:- 与基本图方法相比,三相交通流理论更准确地描述了交通流状态的变化。
- 三相交通流理论能够更好地解释交通拥堵现象,为优化交通控制策略提供理论依据。
三相交流电整流原理
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三相交流电整流原理一、引言三相交流电整流是将三相交流电转换为直流电的过程。
在工业和家庭用电中,直流电的需求越来越大,因此三相交流电整流技术显得尤为重要。
本文将介绍三相交流电整流的原理以及应用领域。
二、三相交流电的特点三相交流电是指电源中同时存在三个相位的交流电信号。
它具有周期性、频率稳定、电压平稳等特点。
在三相交流电中,每个相位的电压波形相互间隔120度,相位之间形成一个平衡的三角形。
这种特点使得三相交流电在大功率传输和工业生产中得到广泛应用。
三、三相交流电整流的原理三相交流电整流的原理是利用整流器将三相交流电转换为直流电。
整流器是一种电子器件,它可以将交流电信号转换为单向电流信号。
常见的整流器有单相整流器和三相整流器。
1. 单相整流器单相整流器是将单相交流电转换为直流电的装置。
它由变压器、整流管和滤波电容组成。
当单相交流电通过变压器降压之后,经过整流管进行整流,将交流电转换为单向的直流电。
然后,通过滤波电容将直流电进行滤波,使其更加平稳。
单相整流器适用于小功率的电子设备,如电脑、手机充电器等。
2. 三相整流器三相整流器是将三相交流电转换为直流电的装置。
它由变压器、整流桥和滤波电容组成。
三相交流电通过变压器降压之后,经过整流桥进行整流。
整流桥是由六个二极管组成的电路,可以将三相交流电信号转换为单向的直流电信号。
然后,通过滤波电容对直流电进行滤波,使其更加平稳。
三相整流器适用于高功率的工业设备,如电动机、变频器等。
四、三相交流电整流的应用领域三相交流电整流技术在工业和家庭用电中有广泛的应用。
以下是几个常见的应用领域:1. 电力传输在电力传输中,三相交流电整流技术可以将输送到用户的三相交流电转换为直流电,以满足直流电的需求。
直流电具有输电损耗小、输电距离远等优点,因此在长距离输电中得到广泛应用。
2. 工业自动化在工业自动化中,很多设备需要使用直流电进行驱动,如电动机、变频器等。
通过三相交流电整流技术,可以将三相交流电转换为直流电,为工业设备提供所需的直流电信号。
三相电路基本概念
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02 三相电源及连接方式
三相电源产生原理
三相交流电的产生
由三个频率相同、振幅相等、相 位依次互差120°的交流电势组成
的电源。
发电机的构造
三相交流发电机主要由三个相同的 绕组组成,它们在空间位置上互差 120°电角度。
旋转磁场
当发电机转子旋转时,三个定子绕 组中会产生频率相同、相位互差 120°的三相交流电。
电源线电压与相电压关系
线电压与相电压的定义
线电压是指任意两相之间的电压,而相电 压是指任意一相与中性点之间的电压。
星形连接时线电压与相电压的关系
在星形连接中,线电压等于相电压的√3倍, 即U_line = √3 * U_phase。
三角形连接时线电压与相电压的关系
注意事项
在三角形连接中,线电压等于相电压,即 U_line = U_phase。
三相电路发展历程
早期探索
三相电路的应用
早期电力系统主要采用单相交流电,但 随着电力需求的增长,单相交流电的传 输效率和稳定性已无法满足要求。
20世纪初,三相电路开始在电力系统 中得到应用,并逐渐取代了单相交流 电成为电力系统的主要供电方式。
三相电路理论的提出
19世纪末,科学家提出了三相交流电 的理论,并证明了三相电路在传输效 率和稳定性方面的优势。
05 三相电路不平衡现象分析
不平衡现象产生原因
电源电压不平衡
由于供电系统原因,导致三相电源电压幅值或相位存在差异。
负载不平衡
三相负载阻抗不相等,使得各相电流大小不同。
线路阻抗不平衡
线路中存在不同的电阻、电感或电容,导致各相传输特性不一致。
不平衡对电路性能影响
降低设备效率
【国家自然科学基金】_网络交通流_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140801
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科研热词 交通运输工程 交通流 元胞自动机 仿真 交通网络 马尔科夫决策过程 饱和流率 铁路客运专线车站 配时方案 道路网络 通行能力 过程神经元网络 车间通信 路由策略 超图模型 规则网络 航路 网络交通流 粒计算 算法设计 空中交通流量管理 稳定性 神经网络 短车道 短时交通流 相变 用户平衡随机用户平衡 状态时间序列 演化模型 混沲 混杂自动机 混杂系统 混合交通流模型 混合petri网 智能控制 智能交通系统 时空查询条件 无线传感器网络 无标度特性 微观仿真 强化学习 并行计算 工作站网络(now) 小波变换 实时预测 宏观模型 复杂网络 堵塞流 基于网络的轨迹数据 城市交通系统 城市交通控制系统 城市交通
推荐指数 3 3 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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三相电工作原理
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三相电工作原理
三相电工作原理,指的是三相交流电系统的工作原理。
三相交流电是指三个相位相间120度的正弦交流电信号组成的电力系统。
三相电的工作原理是基于相位差的变化。
三个相位顺序相差120度,通过这种相位差的变化,可以实现电能的传输和控制。
在三相电系统中,有三个相线,分别标记为相A,相B和相C。
这三个相线上分别连接了三个电源,它们的电位相差120度。
三相电源为电路供应稳定的交流电能。
当三相电源开始供电时,相A、相B、相C分别产生了正弦
交流电信号。
这些信号的频率相同,幅值也相同,但相位差随着时间的推移而变化。
三相电信号经过线路传输到负载端时,根据相位差的变化引发了不同的电流和电压变化。
由于相位差的存在,三相电系统的电流和电压具有旋转的特性。
三相电系统中的电流和电压变化可以通过矢量图形的旋转来描述。
矢量图形的旋转速度由三个相位差的变化速度决定。
通过三个相位差的连续变化,电流和电压的大小和相位随时间而变化,从而实现了电力的传输、分配和控制。
三相电的工作原理基于相位差的变化,通过合理的设计和控制,
可以实现电能的高效传输和利用。
三相电系统被广泛应用于各个领域,包括电力输配、工业生产、交通运输等。
基于三相交通流理论的车辆拥堵特征研究
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基于三相交通流理论的车辆拥堵特征研究基于三相交通流理论的车辆拥堵特征研究摘要:车辆拥堵是城市交通系统运行过程中的一种常见现象,严重影响着交通的效率和城市居民的出行体验。
为了深入研究车辆拥堵的特征和产生机理,本文基于三相交通流理论,结合实际交通数据进行了综合分析。
研究结果显示,在车辆拥堵过程中,交通流的密度、速度和延误率均发生了显著的变化,呈现出不同的特征。
此外,通过对拥堵特征的分析,可以更好地优化城市交通规划和管理,提高交通系统的运行效率。
1. 引言车辆拥堵作为城市交通系统中的一种普遍现象,已经引起了广泛的关注。
车辆拥堵不仅影响着交通的流畅性,还给城市居民带来了诸多不便。
因此,研究车辆拥堵的特征和产生机理对于改善城市交通状况具有重要意义。
2. 三相交通流理论的基本原理三相交通流理论是指根据交通流的密度、速度和延误率这三个基本参数,研究交通流在不同状态下的特征和规律。
根据三相交通流理论,交通流可以分为自由流、过渡流和拥堵三个阶段。
3. 车辆拥堵特征的分析本节通过实际交通数据的统计和分析,探讨了车辆拥堵特征的变化。
3.1 交通流密度的变化研究发现,车辆拥堵过程中,交通流的密度呈现出不稳定的状态。
在拥堵开始时,交通流密度逐渐增加,但到达一定阈值后,交通流密度开始急剧下降,这是因为车辆之间的间距变小,导致交通流的密度不断增加。
当交通流密度超过交通容量时,就会出现车辆排队现象,车辆拥堵开始形成。
3.2 交通流速度的变化车辆拥堵过程中,交通速度呈现明显的降低趋势。
由于车辆密度增加,车辆之间的间距变小,导致车辆的平均速度下降。
特别是在高峰时段,交通速度更加缓慢,甚至出现停滞的情况。
3.3 延误率的变化延误是指车辆在路段上停留的时间,是衡量车辆拥堵程度的重要指标。
研究结果显示,车辆拥堵过程中的延误率不断增加。
拥堵开始时,由于车辆密度增加,车辆之间的间距减小,导致车辆需要更长的时间通过路段,从而增加了延误率。
4. 基于拥堵特征的交通优化建议根据以上研究结果,可以得出以下交通优化建议:4.1 加强交通管理通过合理设置交通信号灯时长、提升路网容量等方式,减少车辆排队现象,降低拥堵程度。
基于三相流理论的交通流复杂动态特性的微观模式研究的开题报告

基于三相流理论的交通流复杂动态特性的微观模式研究的开题报告一、研究背景和意义城市交通系统是现代城市的重要组成部分,交通流动状态的优化和提高将对城市的整体效率和便利性产生重要影响。
在交通系统的研究中,交通流的复杂动态特性一直是研究者的重点关注点,而交通流的三相流理论提供了一种有效的研究交通流动态特性的工具。
三相流是指交通流中的车辆可以分为三类:自由流、阻塞流和缓行流。
自由流是指车辆在没有阻碍物的情况下自由行驶,阻塞流是指车辆密度达到一定程度,相互之间的交互作用导致流量下降和排队现象,缓行流则介于自由流和阻塞流之间。
三相流理论将交通流看作多个同步运动和相互影响的离散个体之间的相互作用,可以更准确地描述交通流的变化和特性。
目前,大多数交通流研究还是基于宏观模型的仿真和分析,这种方法虽然具有一定的可预测性和普适性,但是在复杂的交通环境中容易出现误差和限制,难以进行精细的分析和实时的控制。
因此,本研究将基于三相流理论,通过建立更加细致和精确的微观模式,深入分析不同交通组合的三种交通流所表现出的动态特性,寻求更加有效的交通流优化和控制策略,并对城市交通系统的智能化发展提供有益的指导和支持。
二、研究内容和方法本研究将采用以下步骤和方法:1. 基于三相流理论,建立交通流的微观模型,包括车辆运动规律、跟驰模型、交叉口和路段拓扑结构、信号灯等元素。
2. 在微观模型的基础上,构建不同交通组合的实验环境,通过仿真和实验数据采集进行动态特性分析。
3. 针对不同交通组合的动态特性,设计不同的交通流优化和控制策略,包括信号灯控制、路线优化、交通管制等。
4. 对比不同策略对交通流的影响,评估其效果和适用性,进一步优化和改进模型和策略。
三、预期成果和应用价值1. 基于三相流理论的交通流微观模型,更加精细和准确地描述交通流的动态特性。
2. 不同交通组合的动态特性分析及交通流优化和控制策略研究,提供了更有效的城市交通流调控方法。
3. 研究成果可以为城市交通系统的智能化发展提供指导和支持,提升城市运行效率和便利性。
具有迟滞效应的交通基本图模型及仿真
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具有迟滞效应的交通基本图模型及仿真吴中;王梅妞【摘要】结合传统的基本图方法和三相交通流理论,构建了可用于计算的、具有同步流、交通迟滞特性的交通流基本图模型.并将模型与连续方程相结合,进行交通流数值仿真,得到了能够反映迟滞效应的宏观交通流效果.%Combining theoretical frameworks of the traditional fundamental diagram approach and the three-phase traffic theory,a new traffic flow model is constructed with synchronized flow and traffic hysteresis loop characteristics. Combined with continuous flow equation,the hysteresis effect is obtained by numerical simula-tion.【期刊名称】《大连交通大学学报》【年(卷),期】2013(034)001【总页数】6页(P25-30)【关键词】三相交通流;迟滞环;基本图;数值仿真【作者】吴中;王梅妞【作者单位】河海大学土木与交通学院,南京210098;河海大学土木与交通学院,南京210098【正文语种】中文0 引言道路交通流作为数学、物理、信息技术和交通工程的跨学科基础研究,在国内外取得了很多重要的研究成果.上世纪50年代Lighthill&Whitham[1]、Payne[2]等人提出交通流的运动学模型和动力学模型;其后,Kühne[3]、Kerner-Konhaüser[4]以及我国学者张红军[5],薛郁[6]等人从不同角度加以改进,提出相应由偏微分方程描述的基于“流体”思想的交通流模型;此外,基于颗粒流理论和多智能体理论的交通流模型与仿真方法也得到了长足的发展.近年来,德国学者Kerner[7]等人通过现场实测发现 q-ρ关系图的数据分布不同于传统线性或非线性理论,提出了交通流的分相理论—三相交通流理论.三相交通流理论的提出冲击了传统理论,也对不断发展的运动学、动力学模型提出挑战,使得深入揭示交通流本质、提高模型精度成为现代交通流研究的重要方向之一.1 Kerner与传统基本图的区别在传统的交通流理论中,交通流量q和交通密度ρ的关系被表达成静态的确定关系,其二维关系图被称为基本图,具有物理意义明确、直观的特性,是表达交通流特征的重要方法.线性理论的图形曲线为二次抛物线,可由Greenshields速度与密度模型推导而得(图1).国内外根据交通流实测资料,将基本图表达成多种形态,接近于抛物线的曲线或折线.它们虽没有给出具体的数学表达式,但经验基本图具有曲(折)线连续、密度ρ对应单值流量q、流量存在确定的上限值、只有当密度为零或为阻塞密度时流量为零以及有包括正斜率自由流与负斜率拥挤流的特点.交通流的动力学方程以流体动量方程为基础,设想并描述了车流随体加速度随车流密度梯度、速度梯度或速度偏离值改变的车流状态变化特性.交通流动力学方程是人为构造的,没有严格的物理学基础,本质上只是流体运动的近似,即使确定了随体加速度,也难以直接给出固定空间位置的基本图关系.Kerner在基本图(图2)上将交通流分为畅行相(自由流F线)、宽幅运动阻塞相(J线)和同步交通流(二维阴影区),明确提出了存在高流量的亚稳定状态(大于qout的F曲线部分)和同步交通流,并依此可以解释“幽灵”阻塞现象和非畅行相条件下的交通流因加减速速度差引起的迟滞现象(图3),而迟滞(环)现象在传统基本图上几乎无法正确解释.图1 Greenshields q-ρ基本图图2 Kerner交通流基本图图3 [8]实测交通迟滞(环)2 具有迟滞效应的基本图模型2.1 模型构建原则由于传统模型无法描述交通的同步流状态,其数值仿真也难以表达拥挤的交通流走走停停、忽快忽慢的特征;Kerner的q-ρ图因曲线不连续、同步流的q的多值特性,也不能够作为数值模型的控制方程.要在基本图控制模型或方程中表达拥挤车流的复杂特性对流量、流速的影响,需要结合上述两类基本图的特点,构造新的基本图模型.模型的构造遵循下列原则或假定:(1)模型能够合理表达Kerner三相流理论的主要特性,包括同步流、交通迟滞(环);(2)模型曲线连续,q-ρ关系变化规则明确,具有可计算性;(3)考虑相同性质的单一车流,排除因车辆或驾驶行为差异而导致的最大流量值大小不定,即流量存在确定的最大值,仅当密度为零或阻塞密度时流量为零;(4)模型引入合理边界条件,能够解释同步流与迟滞环现象的产生机理.2.2 模型构建依据上述原则或假定构建基本图(图4).图中具有正斜率的直线段为自由流,直线顶端对应最大交通流量,相当于Kerner基本图亚稳定状态交通流的最大值.由于只有在交通流内部车辆之间协同关系最理想时才能达到最大通过量(实际情况下较难达到),交通流量最大点只能出现在车流秩序最好的畅行相直线F顶端qm;同步流因交通秩序不如畅行相好,其最大流量、q-ρ二维包络线顶端值不可能大于畅行相qm值.畅行相直线顶端qm可依据大于等于实测同步流二维数据包络线顶端值确定.流量存在确定的最大值,畅行相直线顶端qm与阻塞密度之间的直线J可以认为宽幅运动阻塞相(图2、4).在阻塞相直线J上下的区域为同步交通流,因车流中车辆拥挤程度与道路物理条件有关,同步流量的上下边界曲线1、2应依据极端的实测数据包络线或经验值确定(图5),同时也反映在速度-密度(V-ρ)平面的上下限曲线1、2(图6).图4 新构建的具有迟滞效应的基本图图5 具有迟滞效应的q-ρ图图6 具有迟滞效应的V-ρ图模型认为均一车流的同步流q-ρ二维区域是由各种大小不等的动态迟滞环覆盖而形成.车流在拥挤区加速、减速会因加速动力一般弱于减速动力而产生加速的迟滞,即在V-ρ及q-ρ图上显示出加减速的不同车流状态路径.引入交通流任意状态点都可以达到极端状态的自然边界条件,每一时刻加减速状态变化路径按下列思想确定(图5):①在0~ρm区间内的车流状态变化沿F直线运动(式(1));②在ρm~ρj区间内的车流若要改变状态(加速或减速),车流状态改变必须沿着一条从当前状态点出发,加速能够达到ρm上限值、减速可达阻塞密度ρj下限值的V-ρ或q-ρ路径.车流状态由低速向高速变化,其V-ρ平面上的移动轨迹接近曲线2;状态由高速向低速变化,移动轨迹接近曲线1,在q-ρ平面上也是如此(图5、6).加速与减速的不同路径形成了迟滞环,迟滞环的速度曲线由Pipes-Munjal模型曲线族方程表达.尽管车流一时步状态改变并不一定能够达到上、下限值,但状态变化路径却必须满足自然边界条件,提供车流到达上下限值的可能,且状态变化路径方程并非不变,它是逐步逼近上下极值点(式(3)、(4));③为数值计算方便,当车流状态从畅行相进入阻塞相时(由0~ρm区间进入ρm~ρj区间),车流状态变化按阻塞相直线J选取q-ρ关系(式(2)).构建模型可以表达为如下方程或计算式:畅行相F:阻塞相J:宽幅运动相:状态变化路径是动态的.记n时刻交通流状态为ρn,qn,下一时刻状态为ρn+1,qn+1.若ρn+1>ρn,则车流量向阻塞状态靠近,其状态变化方程(路径)以当前的ρnvn为上限流量,以阻塞状态为下限,车流状态单时步变化方程为:若ρn+1<ρn,则车流量向畅行相靠近,其状态变化方程(路径)以ρmvf为上限流量,以当前的ρnvn为下限,车流状态单时步变化方程为:式(3)(4)中,因mn+1的取值不同,车流加速与减速的状态改变路径被区分(图5).若mn+1等于1,方程(3)、(4)退化为传统的折线基本图模型,既不存在同步流,也不存在迟滞环.此外,从式(3)、(4)中容易得到单时步车流速度变化方程.表达偏离程度m值是时变的,以a、b为曲线1、2的极限指数值,0<β<1,为迟滞环路径改变速率参数,m变化规则可表达为:式(5)中,a、b值可按调查数据取得或根据经验值选取.3 数值模型与解法3.1 数值模型不添加扩散项,采用纯粹的车辆守恒方程为控制方程,交通流的“流动”的全部特性由方程或计算式(1)、(2)、(3)、(4)、(5)基本图模型表达,相应数学模型为:其中,mn+1的取值见式(5).3.2 数值解法以下标i表示空间坐标,控制方程(6)在时间与空间上进行离散,采用Lax-Friedrichs格式,截断误差为时间一阶、空间二阶精度.离散方程可表达为式(8).由于在ρm处q不可导,数值计算中多少会引起q数值结果的离散.符合Kerner 观测数据在亚稳定状态qm处流量值离散与分裂的现象.4 数值算例模拟简单路段长8 km的单向两车道,模拟时间长2 200 s,空间步长10 m,时间步长0.1 s;畅行速度取80 km/h,阻塞密度取200 pcu/km,临界密度取50 pcu/km.车辆入流端为按时间步长给定的密度值,出流端为无反射开边界.使用sufer软件绘图,k表示密度、q表示流量、u表示速度;simulation time(s):仿真时间,section length(*10 m):仿真空间.4.1 恒定密度输入路段初始密度值为40 pcu/km,低于临界密度;入流源交通流密度波为恒定输入80 pcu/km,高于临界密度.由于高密度车流的输入,随时间推移,高密度车流将在空间上向前移动,密度波峰面处会发生扩散.图7为没有迟滞环与同步流的退化模型的三参数计算结果,由于ρ和q一一对应(基本图仅由图5中F和J线构成),三参数计算曲面连续光滑,与其它成果一致.由于本文退化基本图模型在ρm处产生转折,计算密度与流量曲面上也有相应有曲面波动.由于Lax-Friedrichs格式有较强的频散性,加之时间步长很小,ρm处q 不可导对计算结果的离散影响很小.图7 三参数时空图(没有迟滞环与同步流)考虑迟滞环与同步流,取a=0.8,b=1.6,迟滞环路径改变速率参数β=0.01,三参数计算结果见图8.与图7比较,密度、流量和速度随时间的变化趋势大体相同,车流在低密度畅行相区域三参数仍然曲面光滑.但在同步流区域三参数时空上变化更为剧烈,明显表现在流量与密度在空间上更大梯度的变化.由于迟滞环效应,高密度波向低密度扩教过程中产生车流速多次的快慢脉动(图8(c)).同时密度、流量图上也有起伏(图8(a)、图8(b)).图8 三参数时空图(考虑迟滞环与同步流)加大迟滞环效应,取a=0.8,b=2.0,三参数计算结果见图9.同步流区域三参数时空上梯度增大,由于扩散至低密度区的原高密度流车辆因迟滞环存在而减速,使得高密度波的扩散受到一时的阻碍,车辆被阻堵在最大流量密度ρm附近处,这种现象比图8更加明显,这也是输入恒定高密度车流引起的.此外,车辆加速减速幅度增加(图9(c)),也使在部分空间区域上密度在时间上时大时小,流量也有更大起伏,产生车流“走走停停”的现象.图9 三参数时空图(加大迟滞环效应)4.2 孤立密度波输入路段初始密度值为40 pcu/km,入流交通流为40 pcu/km密度上的正弦孤立波,峰值60 pcu/km高于临界密度.图10为退化模型的三参数计算结果.密度在传播过程中逐步扩散、降低峰值(图10(a)),部分车流段密度的下降致使低速度“沟”逐渐收窄(图10(c)多峰形),曲面状态的改变缓慢光滑.图10 三参数时空图(退化模型)考虑迟滞环效应,取a=0.8,b=1.8,β=0.01,交通流孤立密度法输入不变,计算的三参数时空曲线见图11.与图10退化模型比较,密度波的扩散更快,密度与流量在空间分布上产生三个峰值(图11(a)、图11(b)),除了原先输入密度峰值外,输入密度波突然变化之处也会因密度的突然变化,使车流依据基本图与守恒方程产生加减速,并形成多峰形密度和流量的传递波.当密度发生较为剧烈变化时,迟滞环效应使得交通流行为更加复杂.图11 三参数时空图(考虑迟滞环效应)5 结论研究结果表明,所建的包含迟滞环的均一车型交通流基本图模型,与传统的退化模型计算结果比较,计算三参数时空曲面发展趋势一致,细节上的差异能够合理解释,说明模型构建合理可信;时步流量变化模型描述了车辆中的迟滞环现象,同时也给出了同步流的合理解释,它是研究混合车型车流与不同驾驶行为车辆交通流的基础;算例比较表明,迟滞环是诱发车流降低稳定性的主要原因,加减速的不同路径会引起车流“走走停停”,甚至“幽灵”塞车的“罪魁祸首”.迟滞环效应越强烈,对稳定交通流的干扰就越大;依据包含迟滞环的交通流基本图模型,密度波因迟滞环而更快地扩散,这可能是交通密度波扩散速度大大快于扩散方程所描述的速度的原因;因为迟滞效应,在同步流相区间的交通流量很可能不同于退化模型所计算的流量,包含迟滞效应的交通流比传统交通流复杂很多.真实的迟滞环现象很复杂,车辆、道路、驾驶人员因素都会影响到迟滞环的形成和迟滞路径,文中所提迟滞环是观测数据、合理假定与边界条件下的合理结果,仿真结果能够解释传统模型难以解释的交通现象,也能够解释三相交通流理论和现象.迟滞环研究还刚刚起步,探索交通流中的奥秘还需深入研究.参考文献:[1]LIGHTHILL M J,WHITHAM G B.On kinematic waves:Ⅱ.A theory of traffic flow on long crowded road[C].Proceedings of the Royal Society of London,1955:317-345.[2]PAYNE H J.Models of freeway traffic and control:Mathematics models of public systems[J].Simulation Council Proceedings Series,1971,1(1):51-61.[3]KÜHNE R D.Microscopic fr eeway model for dense traffic-stop-start waves and incident detection[C].Proceedings of the Ninth International Symposium on Transportation and Traffic Theory,1984:20-42.[4]KEMER B S,KONHAUSER P.Structure and parameters of clusters in traffic flow[J].Physical Review E,1994,50(1):54-83.[5]ZHANG H M.A non-equilibrium traffic flow model devoid of gas-like behavior[J].Transportation Research,Part B,Methodological,2002,36(5):275-290.[6]薛郁.交通流的建模、数值模拟及其临界相变行为的研究[D].上海:上海大学,2002.[7]KEMER B S.Introduction to Modern Traffic Flow Theory and Control [M].[s.n.]:[s.l.],2009.[8]KEMER B S,REHBORN H.Experimental properties of complexity in traffic flow[J].Physical Review E,1996,53(5):21-25.。
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三相交通理论三相交通理论,是玻里斯·柯纳在1996至2002年间提出的一种交通流理论[1][2][3]。
它着重研究如何解释高速公路上交通拥堵转捩的物理原理以及拥堵交通流的性质。
不同于经典的基于基本图的交通流理论将交通流划分为自由流和拥堵流两相的做法,柯纳将拥堵流进一步划分为同步流和宽运动堵塞两相,从而得到以下的三相:1.自由流(Free flow, F)2.同步流(Synchronized flow, S)3.宽运动堵塞(Wide moving jam, J)这里“相”定义为某种时空状态。
== 自由流(F) ==实测数据显示,在自由流中交通流量 q (车辆数/时间单位)和车辆密度 k (车辆数/长度单位)存在正相关性。
这一关系的上边界,也即最大流量,在临界密度处取得。
参见图1.图1 实测的自由流中交通流流量和车辆密度的关系== 拥堵交通流 ==在拥堵交通流中,车辆速度比在自由流中能达到的最低车速还要低。
通常可以通过最大流量和临界密度求得,在图中,是从原点出发,通过(, 这条直线的斜率(图2虚线所示)。
该线将流量-密度图上的实测数据点分为两个部分:位于左侧的自由流数据点和位于右侧的拥堵流数据点。
图2 实测的自由流和拥堵流中交通流流量和车辆密度的关系== 拥堵流中宽运动堵塞相 J 和同步流相 S 的定义 ==柯纳根据常见的实际交通流时空特征对拥堵流中宽运动堵塞相J 和同步流相 S进行了如下定义:宽运动堵塞相J 的定义:一个宽运动堵塞通过一个高速公路瓶颈时,其下游分界面(downstream front)向上游的平均传播速度保持不变。
车辆加速通过堵塞下游分界面驶离堵塞,进入自由流或同步流状态。
这就是宽运动阻塞的本质特征。
同步流相S 的定义:在同步流下游分界面,车辆加速进入自由流状态。
同步流的下游分界面不再呈现宽运动堵塞下游分界面的特性,其传播速度并不是一个常数。
且通常情况下同步流的下游分界面固定在瓶颈处不动。
通过车辆平均速度的测量,我们可以这样解释宽运动堵塞相J 和同步流相S 的定义。
图3(a)中显示了低速拥堵流有着两种时空特征。
一种是拥堵流下游分界面的向上游传播的速度几乎为常数,且可以通过瓶颈不受影响;根据上述定义,这种交通流为宽运动阻塞相。
另一种是拥堵流下游分界面固定在瓶颈处;根据上述定义,这种交通流为同步流相。
图3 实测得到的交通流速度随时间和空间的变化(a)及其在时空图中的投影(b)== F → S的相变:交通拥堵转捩 ==在实测中,拥挤交通往往出现在道路瓶颈处,如入匝道,出匝道,道路工事等。
这种自由流至拥挤交通的转变被称为交通拥堵转捩。
在柯纳的三相交通理论中这种交通拥堵转捩被解释为一个F → S相变。
这一解释由已有观测支持,因为在实测交通数据中,当瓶颈处发生交通拥堵转捩后,拥挤交通的下游分界面固定在瓶颈处。
因此,交通拥堵转捩后出现的拥挤交通符合“同步流”交通相的定义。
柯纳指出,实测数据显示,同步流可自发的在自由流中出现(自发F → S相变)或者由外部扰动诱导出现(诱导的F → S相变)。
自发的F → S相变意味着在交通拥堵转捩前,瓶颈上下游皆出于自由流状态,即自发的F → S相变是由于瓶颈附近交通流内在扰动的发展演化而成。
与之不同,诱导的F → S相变是由于远离瓶颈处的外在扰动发展演化而成。
一般来说,这种相变与向上游传播的同步流或宽运动堵塞相关。
图3给出了一个瓶颈附近诱导发生的交通拥堵转捩,而形成同步流的实例:同步流是由于宽运动堵塞向上游传播而形成。
柯纳解释F → S相变是由于车辆加速超越前方慢车和车辆减速到前方慢车速度(速度适配,speed adaptation)这两种因素的时空竞争。
超车造就自由流,速度适配导致同步流。
当车辆无法超车时,将会发生速度适配。
柯纳指出超车概率是车辆密度的间断函数(图4):在一个给定的车辆密度,自由流中的超车概率远大于同步流中的超车概率。
图4 柯纳的三相交通理论中,使用Z型非线性超车概率的间断函数解释交通拥堵转捩。
虚线表示临界超车概率和交通密度之间的函数关系== 道路通行能力的无穷多值性 ==自发的交通拥堵转捩(例如一个自发的自由流到同步流的相变)可能在流量范围很宽的自由流中发生。
根据实测数据,柯纳认为,由于自发或者瓶颈诱导的交通拥堵转捩的随机性,道路通行能力有无穷多个值。
其大小在最低通行能力到自由流所代表的最大通行能力之间,参见图5。
图5 柯纳三相交通理论中道路的最大和最小通行能力在自由流的流量接近最大通行能力时,只有自由流中的小扰动才能导致在瓶颈处出现自发的自由流向同步流的相变。
另一方面,当流量接近最小通行能力时,只有大的扰动才能导致在瓶颈处出现自发的自由流向同步流的相变。
在自由流中出现大扰动的概率要远小于出现小扰动的概率。
因此,在瓶颈处的交通流流量越大,出现自发的自由流到同步流相变的概率越大。
如果交通流流量小于最小通行能力,则不会在瓶颈处发生交通拥堵转捩,也即自由流向同步流的相变。
这种道路通行能力的无穷多值性可以通过自由流在流量情况下的亚稳定性来解释。
自由流的亚稳定性是指在小扰动下,自由流可以保持稳定(继续为自由流);但在大的扰动下,可能失稳,发生自由流向同步流的相变。
柯纳三相交通理论假定的道路通行能力的无穷多值性和用于交通管理和控制的经典交通理论方法不同;后者假定任何时候只可能存在一个特定的道路通行能力。
== 宽运动阻塞(J) ==一个宽运动阻塞之所以被形容为“宽”,是因为沿着交通流的方向,阻塞区域宽度显著超过了阻塞分界面的宽度。
在宽运动阻塞中,车辆速度要大大低于自由流中的车辆速度。
在宽运动阻塞的下游分界面处,车辆有可能加速到自由流速度。
而在宽运动阻塞的上游分界面处,来自自由流或同步流的车辆将减速。
根据定义,宽运动阻塞在传播通过其它相或瓶颈时将保持其下游分界面传播的平均速度。
在宽运动阻塞中,交通流量将严重下降。
柯纳的实测结果表明,宽运动阻塞的某些特征和交通流流量以及瓶颈属性(例如何时何处产生阻塞)无关。
但是这些特征和天气状况,道路状况,车辆技术,长车比例等有关。
宽运动阻塞的下游分界面向上游传播的速度和流出下游分界面的流量(出流为自由流时)是两个特征参数,参见图6。
这表明在类似的条件下,几个宽运动阻塞有着类似的特征。
基于此,这两个参数较容易预测。
在流量-密度图中,下游分界面的移动可以用一条叫做堵塞J线(Line Jam)的直线表示,其斜率为,该直线和横轴的交点在最大密度处。
图6 柯纳三相交通理论中三种交通相在流量-密度图上的表示柯纳强调,最小通行能力和流出宽运动阻塞的流量描述了两种本质不同自由流。
最小通行能力描述的是瓶颈处自由流到同步流的相变,即交通拥堵转捩。
而流出宽运动阻塞的流量描述的是交通阻塞存在的条件,也就阻塞相。
在自由流向同步流相变处,根据交通参数(比如天气,长车比例和瓶颈特征等)的不同,可能比要大(如图6所示),也可能要小。
而靠近运动阻塞下游分界面的窄运动阻塞的增长可能会受到抑制。
== 同步流(S) ==和宽运动阻塞不同,在同步流中,交通流流量和车辆速度可能发生显著的变化。
同步流的下游分界面通常保持在瓶颈或者道路某处。
相对于自由流,处于同步流的车辆速度将显著下降,但交通流量可以大致维持在与自由流相当的水平。
由于同步流没有宽运动阻塞所特有的性质,柯纳的三相交通理论假定均匀同步流将在流量-密度平面上占据一个二维区域(参见图6的阴影区域)== 同步流到宽运动阻塞的相变 ==宽运动阻塞不会在自由流中自发产生,但能在同步流中自发产生。
这种相变被称为同步流到宽运动阻塞(S→J)的相变。
因此,从自由流产生宽运动阻塞可以被视为一个自由流到同步流再到宽运动阻塞的逐级相变过程(F → S → J)。
首先,自由流中的某个区域将转变为同步流。
按照上面的解释,这一区域通常位于瓶颈附近。
在同步流中,将发生自挤压过程(self-compression)使得车辆密度升高而车辆速度下降。
这种自挤压过程被称为挤压效应(pinch effect)。
在同步流的挤压区域(pinch region),窄运动阻塞将出现。
随着这些窄运动阻塞的增长,宽运动阻塞将形成。
柯纳指出随着宽运动阻塞发生的频率增加,同步流的密度将增加。
宽运动阻塞将向上游传播,甚至跨过同步流区域或瓶颈。
根据柯纳的三相交通理论,我们可以对同步流到宽运动阻塞进一步解释。
堵塞J线将同步流的均匀状态分为两个部分(图6),其中位于J线以上的为亚稳态,也即有小扰动时,同步流维持稳定,而发生大扰动时,发生同步流到阻塞流的相变;而位于J线以下的为稳态,不会发生同步流到阻塞流的相变。
== 源自S 和J的交通形态 ==由于F → S 和S → J 相变,可观测到非常复杂的拥挤形态。
下游分界面固定,上游分界面不持续传播的同步流拥挤形态称为局部同步流形态 (localized synchronized flow pattern, LSP)。
同步流形态的上游分界面经常是向上游传播的,如果仅仅上游分界面向上游传播,对应的同步流形态称为扩张的同步流形态(widening synchronized flow pattern, WSP)。
WSP的下游分界面固定在瓶颈处,其宽度不断增加。
同步流形态的上下游分界面都可能向上游传播,下游分界面不再固定在瓶颈处。
这种形态称为移动的同步流形态(Moving Synchronized Flow Pattern, MSP)。
当WSP或者MSP到达上游瓶颈时,同步流形态和宽运动堵塞的区别变得十分明显:即所谓的捕捉效应(catch effect)。
同步流形态将被捕捉固定到瓶颈处,因此产生一个新的拥挤形态。
宽运动堵塞不会被捕捉固定,它继续向上游传播。
和宽运动堵塞不同,同步流形态,即使是MSP也没有特征传播速度参数,不同MSP的下游分界面传播速度可能显著不同。
这些同步流形态和宽运动堵塞的特性都是S和J的相定义的结果。
一个典型的拥挤形态可能包括S和J两个拥挤相。
这样的形态称为普遍形态(General Pattern,GP)。
在很多高速公路上,结构瓶颈彼此相距很近。
同步流区跨越两个或更多瓶颈的拥挤形态称为扩展形态(expanded pattern, EP)。
一个EP可以只包含同步流,称为扩展的同步流形态(expanded synchronized flow pattern, ESP),但一般情况下同步流中会出现宽运动堵塞。
这种情况下EP称为扩展的普遍形态(expanded general pattern, EGP), 见图7。
图7 在三个瓶颈B1, B2, B3处测得的EGP== 三相交通理论在交通工程中的应用 ==柯纳三相交通理论的一个应用是Automatische StauDynamikAnalyse (宽运动阻塞的自动跟踪,ASDA)方法和Forecasting Of Traffic Objects (交通对象预测,FOTO)系统。