交通流理论
《交通流理论 》课件
数值模拟法
定义：通过计 算机程序模拟 交通流现象的
方法
优点：可以模拟 复杂的交通流现 象，包括车辆之 间的相互作用、
道路条件等
缺点：需要较 高的计算能力 和技术水平， 且可能存在误
差
应用：用于研 究交通流的基 本规律、优化 交通设计和控
制等方面
交通流分析与评价方法
交通流流量分析
交通流量定义：单位时间内通过道路某一断面的车辆数 交通流量分类：基本流量、设计流量、实际流量 交通流量调查方法：路边调查、断面调查、连续调查
交通信号优化：通过调整交通 信号的配时方案，减少车辆在 路口的等待时间和延误
智能交通系统应用：利用智能 交通系统技术，实时监测交通
状况，调整交通流分配
交通流控制策略
交通信号控制：通过调整交通信号灯的配时方案，优化交通流分配，减少 拥堵和事故发生率。
智能交通系统：利用先进的技术手段，实时监测交通流量、车速等参数， 为交通管理部门提供决策支持，实现交通流优化与控制。
交通流分析与评价方法在交 通安全与控制中的应用
交通流分析与评价方法介绍
交通流分析与评价方法在环境 保护与可持续发展中的应用
交通流数据的采集与处理
交通流分析与评价方法的发 展趋势与挑战
交通流优化与控制策略
交通流优化方法
道路设计优化：优化道路布局 和设计，提高道路通行能力和 安全性
交通管理优化：加强交通管理， 提高交通运行效率和管理水平
交通组织优化：通过合理规划道路网络、优化交通标志标线等措施，提高 道路通行效率，减少交通冲突。
公共交通优先：通过设置公交专用道、提高公交服务质量等措施，鼓励市 民选择公共交通出行，减少私家车使用，从而优化交通流。
交通流理论-统计分布
爱尔朗分布 爱尔朗分布也是较为通用的描述车头时距分布、速度分布等交通流参数分布的概率分布模型，根据分布函数中参数“l”的改变而有不同的分布函数。 爱尔朗分布形式如下： 其概率密度函数为：
交通流理论的发展历程
1959年12月，交通工程学应用数学方面学者100多人在底特律举行首届交通流理论国际研讨会，并确定每三年召开一次。从此，交通流理论的研究进入了一个迅速发展的时期。
1975年丹尼尔(Daniel I.G)和马休(marthow，J.H)汇集了各方面的研究成果，出版了《交通流理论》一书，较全面、系统地阐述了交通流理论的内容及其发展。
交通流的统计分布特性；
01
排队论的应用；
02
跟驰理论；
03
交通流的流体力学模拟理论；
04
本章交通流理论的内容
第二节 交通流的统计分布特性
一、交通流统计分布的含义与作用
在建设或改善交通设施，确定新的交通管理方案时，均需要预测交通流的某些具体特性，并且常希望能用现有的或假设的有限数据作出预报。如在信号灯配时设计时，需要预测一个信号周期到达的车辆数；在设计行人交通管制系统时，要求预测大于行人穿越时间的车头时距频率。交通流特性的统计分布知识为解决这些问题提供了有效的手段。
交通流理论的发展历程
20世纪30年代才开始发展，最早采用的是概率论方法。1933年，金蔡(Kinzer.J.P)论述了泊松分布应用于交通分析的可能性；1936年，亚当斯(Adams.W.F)发表了数值例题；格林希尔茨（Greenshields）发表了用概率论和数理统计的方法建立的数学模型，用以描述交通流量和速度的关系。 40年代，由于二战的影响，交通流理论的发展不多。 50年代，随着汽车工业和交通运输业的迅速发展，交通量、交通事故和交通阻塞的骤增， 交通流中车辆的独立性越来越小，采用的概率论方法越来越难以适应，迫使理论研究者寻求新的模型，于是相继出现了跟驰（Car Following）理论、交通波（Traffic Wave Theory）理论（流体动力学模拟）和车辆排队理论（Queuing Theory）。这一时期的代表人物有Wardrop、Reuschel、Pipes、Lighthill、Whitham、Newel、Webster、Edie、Foote、Herman、Chandler等。
交通工程学课件-第八章--交通流理论
m 1)!
Pk
•时间t内到达车辆数小于k的概率P(K<k) •时间t内到达车辆数大于等于k的概率P(K≥k) •时间t内到达车辆数大于等于x但不超过y的概率
P(x≤K≤y)
第八章 交通流理论
• 该分布的均值M和方差D都等于m＝λt。
• 实际应用中，均值M=E(X)和方差D(X)可分别由其样本 均值和样本方差S2分别进行估计：
1、负指数分布
• 交通流到达服从泊松分布，则交通流到达的车头时距 服从负指数分布， 反之亦然
• 已知到达某交叉口的车流车头时距（单位：s）服从负
指数分布，且 P(h 10) 0.2
• 试求任意10s到达车辆数不小于2辆的概率
P0 0.2 et P1 t et P( X 2) 1 P0 P1
交通工程中，另一个用于描述车辆到达随机特性的度量 就是车头时距的分布，常用的分布有负指数分布、移位的 负指数分布、M3分布和爱尔朗分布
1、负指数分布（Exponential Distribution）
由泊松分布知 P( X 0) (T )0 eT eT
0!
四、连续性分布（continuous distribution)
第八章 交通流理论
一、概述
• 交通流理论是运用物理学与数学的定律来描述交 通特征的一门科学，是交通工程学的基础理论。 它用分析的方法阐述交通现象及其机理，从而使 我们能更好地掌握交通现象及其本质，并使城市 道路与公路的规划设计和营运管理发挥最大的功 效。
第八章 交通流理论
一、概述 当前交通流理论的主要内容： • 1、交通流量、速度和密度的相互关系及测量方法 • 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
交通流理论及其应用
交通流理论及其应用第一章交通流理论概述交通流理论研究的是交通系统中的车辆运动、交通管制、道路设施、交通信息和旅行者的行为等方面的问题。
交通流理论在道路规划、公路建设和交通管理等领域有着非常广泛的应用。
交通流理论的一个重要假设是，车辆在道路上的移动速度不仅受到道路设计的限制，还受到其他车辆的影响。
因此，在交通流理论中，车辆被看作是一个组成整体的流体，而不是独立的个体。
第二章交通流模型交通流模型是交通流理论的核心部分。
交通流模型通过建立数学方程，来描述交通系统中的车辆运动和相关因素。
常用的交通流模型有三种：宏观模型、微观模型和混合模型。
宏观模型是指从整体上研究交通流的模型，宏观模型的主要参数是车流量、速度和密度。
宏观模型常用的方法包括现场观测、测量和统计分析。
微观模型是指从个体车辆的行为入手研究交通流的模型，微观模型的主要参数是车辆的位置、速度和加速度。
微观模型常用的方法是仿真模拟和建立基于车辆运动方程的数学模型。
混合模型是宏观模型和微观模型的结合，既考虑了交通流的整体特征，又考虑了车辆个体行为的影响。
混合模型综合了宏观模型和微观模型的优点，是目前研究交通流的主要方法之一。
第三章交通流参数交通流参数是交通流模型中的重要参数，主要包括车流量、速度和密度。
车流量是单位时间内通过某一道路断面的车辆数量，常用的单位是辆/小时。
车流量是衡量交通流量大小的主要指标，它直接影响道路的通行能力和交通拥堵的程度。
速度是车辆在单位时间内通过某一道路断面的平均速度，常用的单位是公里/小时。
速度是衡量交通流运行状况的主要指标，它受到道路状况、车辆性能和交通运行管理等因素的影响。
密度是单位时间内通过某一道路断面的车辆数量和车辆行驶长度之比，常用的单位是辆/公里。
密度是衡量交通流集聚程度的主要指标，它与车速和车流量有着密切的关系。
第四章交通流控制交通流控制是交通流理论的一项重要应用，包括交通信号灯、路口红绿灯、限速标志和车道指示标志等。
交通流理论基础知识概要课件
单位时间内通过道路某一断面的车辆数量，单位为辆/小时。
交通流分类
依据车辆类型
可分为机动车流、非机动车流和 行人流等。
01
02
依据交通目的
03
可分为客运交通流、货运交通流 等。
04
依据交通方式
可分为道路交通流、铁路交通流 、水路交通流和航空交通流等。
依据交通组织形式
可分为自由流、信号控制流和潮 汐流等。
噪音污染
交通工具产生的噪音对城市环境造成严重影响，影响居民的生活质 量，甚至导致听力受损。
土地资源占用
交通设施的建设需要占用大量的土地资源，对土地生态环境造成破坏 。
环保型交通方式的发展
公共交通
公共交通工具是环保型交通方式之一，如公交车、地铁等，能够 减少私家车出行，降低交通排放。
非机动车出行
鼓励市民使用自行车、电动车等非机动车出行，减少机动车的使 用，降低排放。
、道路状况、客流量等因素。
公共交通优化需要采用先进的智能调度系统和数据分 析技术，实现实时监控、智能调度和数据分析，以提
高公共交通系统的运行效率和可靠性。
06
交通流与环境保护
Chapter
交通排放对环境的影响
空气污染
交通排放的废气中含有大量的有害物质，如一氧化碳、氮氧化物、 碳氢化合物等，这些物质对大气环境造成严er
仿真软件介绍
软件名称
PanoSim
功能特点
PanoSim是一款基于微观仿真的 交通流模拟软件，能够模拟城市 道路、高速公路等不同交通场景 下的交通流情况。
适用范围
广泛应用于城市规划、交通工程 、道路设计等领域，为交通管理 部门提供决策支持。
仿真流程
6.交通流理论
一、交通流概述 二、交通流中各参数之间的关系 三、交通流统计分析特性 四、排队论及其应用 五、跟驰理论简介 六、流体力学模拟理论
一 交通流理论概述
交通流理论是使用物理学和数学的定律来描述交通特 性的一门边缘科学，是交通工程学的基础理论。 性的一门边缘科学，是交通工程学的基础理论。 概率论数理统计理论——微观的研究对各个车辆行驶 微观的研究对各个车辆行驶 概率论数理统计理论 微观 规律，找出交通流变化规律。 规律，找出交通流变化规律。 流体力学方法——宏观的研究整个交通流体的演变过 宏观的研究整个交通流体的演变过 流体力学方法 宏观 求出交通流拥挤状态的变化规律。 程，求出交通流拥挤状态的变化规律。 动力学跟踪理论——建立道路上行驶车辆流动线性微 动力学跟踪理论 建立道路上行驶车辆流动线性微 分方程式来分析跟驰车辆行驶情况和变化规律。 跟驰车辆行驶情况和变化规律 分方程式来分析跟驰车辆行驶情况和变化规律。
损失时间
启动损失时间：当信号灯变为绿灯时，车辆由停止状态开始运动， 启动损失时间：当信号灯变为绿灯时，车辆由停止状态开始运动，前几 辆车的车头时距是大于h 对于前几辆车，应增加其车头时距， 辆车的车头时距是大于ht 的，对于前几辆车，应增加其车头时距，从 而得到一个增量值，称为启动损失时间， 而得到一个增量值，称为启动损失时间，记为 l1
K=0 →V=Vf K=Kj→V=0 K=Km→V=Vm Q→Qmax
二、交通流中各参数之间的关系
1959年，格林柏（Greenberg）提出了用于密度很大时对数模 年 格林柏（ ） 型：
V = Vm ln(
Kj K
)
格林柏模型 的适用范围
二、交通流中各参数之间的关系
1961年安德伍德（Underwood）提出了用于密度很小时的指数 年安德伍德（ 年安德伍德 ） 模型： 模型：
交通流理论
交通流理论1. 引言交通流理论是研究交通流动特性和交通流量的理论体系，是交通工程学科中的重要分支之一。
交通流理论的研究旨在提供对交通流动过程的深入了解，以便进一步优化交通系统设计和交通管理，提高道路通行效率和交通安全性。
本文将介绍交通流理论的基本概念、流量参数和交通流模型。
2. 交通流的基本概念2.1 交通流定义交通流是指在一定时间内通过交通线路或交通节点的车辆数量。
由于道路容量和车辆需求之间的差异，交通流不断变化。
为了研究交通流的特性，人们引入了一些概念和参数。
2.2 交通密度和车头时距交通密度指单位长度上通过的车辆数，常以辆/km表示。
车头时距是指相邻车辆之间的时间间隔，常以秒表示。
交通密度和车头时距是交通流理论中重要的参数。
3. 流量参数3.1 交通流量和实际容量交通流量是指通过某一断面的单位时间内的车辆数量。
实际容量是指在现实条件下通过断面所能容纳的交通流量。
实际容量受到道路几何条件、交通信号控制和车辆行为等因素的影响。
3.2 具备流量具备流量是指交叉口或道路中单位面积内通过的车辆数目。
具备流量与交通流量之间存在一定的关系，是进行交通流计算和交通规划的重要参数。
4. 交通流模型4.1 简单线性模型简单线性模型是最基本的交通流模型之一，假设速度和车头时距成正比。
该模型可以用来预测车辆平均速度、车头时距和交通流量之间的关系。
4.2 瓶颈模型瓶颈模型是一种描述交通拥塞现象的模型，可以用来研究交通流在瓶颈区域的行为。
通过分析瓶颈模型，可以找到减少交通拥堵的措施，提高交通流动效率。
4.3 非线性模型非线性模型是对交通流动过程更为细致的描述，考虑了交通流量对车速和车头时距的影响。
非线性模型可以更准确地预测交通流的行为，并为交通系统优化提供更实用的建议。
5. 结论交通流理论是研究交通流动特性和优化交通系统的重要理论体系。
通过研究交通流的基本概念、流量参数和交通流模型，可以更好地理解和优化交通系统设计，提高道路通行效率和交通安全性。
第四章交通流理论(详细版)
二、排队论的基本原理
幻灯片 35§4-3 排队论的应用 2．排队系统的组成 (2)排队规则：指到达的顾客按怎样的次序接受服务。 例如： 损失制：顾客到达时，若所有服务台均被占，该顾客就自动消失，永不再来。 等待制：顾客到达时，若所有服务台均被占，他们就排成队伍，等待服务，服务次序有先到先服务(这是最通常的
36
二、排队论的基本原理
幻灯片 37-3 排队论的应用 2．排队系统的组成 (3) 服务方式：指同一时刻多少服务台可接纳顾客，每一顾客服务了多少时间。每次服务可以成批接待，例如公
7.5m
Q=360辆/h
Qt
3607.5
P(h7.5) e 3600 e 3600 0.4724
360 0.4724 170
（次）
幻灯片 27 当 Q = 900 辆/h 时，车头时距大于 7.5s 的概率为：
26 §4-2 交通流的统计分布特性
1h 内车头时距次数为 900，其中 h≥7.5s 的车头时距为可以安全横穿的次数：
33
二、排队论的基本原理
幻灯片 34§4-3 排队论的应用 2．排队系统的组成 (1) 输入过程：就是指各种类型的"顾客(车辆或行人)"按怎样的规律到达。有各式各样的输入过程，例如： D—定长输入：顾客等时距到达。 M—泊松输入：顾客到达时距符合负指数分布。 Ek—爱尔朗输入：顾客到达时距符合爱尔朗分布。
p m s2 m
m
1 N
N
i
i 1
n
m2 m s2
s 2
1 N 1
N i 1
(i
m)2
14 幻灯片 15 【例 4-2】：在一交叉口，设置左转弯信号相，经研究来车符合二项分布，每一周期平均来车 30 辆，其中有 30%
高速公路交通流理论与优化技术研究
高速公路交通流理论与优化技术研究高速公路作为现代交通网络的重要组成部分，承载着大量的交通流量。
如何合理优化高速公路的交通流，提高通行效率，减少拥堵，成为了交通领域研究的重要课题。
本文将围绕高速公路交通流理论与优化技术展开探讨，以期提供一些有益的参考。
一、高速公路交通流理论高速公路交通流理论主要包括流量理论、车头时距理论、密度理论等。
流量理论研究的是单位时间内通过某一路段的车辆数量，通常以车辆每小时通过数量（pcu/h）来衡量。
而车头时距理论则侧重于车辆之间的距离，即车头时距，它是车辆间距离的一种重要参数。
密度理论则是研究单位长度路段上车辆的数量。
这三种理论相互关联、相互制约，对于研究高速公路的交通流起着重要的作用。
在高速公路中，车辆之间的相互影响是交通流理论研究的核心。
当车辆密度较小时，车辆之间的距离相对较大，正常行驶速度较快。
但当车辆密度大到一定程度时，车辆之间的距离变短，相互之间的干扰加大，导致车辆的速度下降，交通拥堵产生。
此时，研究车辆之间的相互影响，寻求合理的优化方法，成为了交通流理论的重点。
二、高速公路交通流优化技术1. 路口管制技术路口是交通流中的重要节点，合理的路口管制技术能够缓解车辆拥堵现象，提高通行效率。
常见的路口管制技术包括信号灯控制、交通警察指挥和交通环岛设置等。
其中，信号灯控制是最常见的技术手段。
通过合理设置信号灯的时间间隔，协调车辆通过路口的次序，有效减少等待时间，提高交通效率。
2. 智能交通系统技术智能交通系统技术是一种综合运用现代信息技术、监测技术和通信技术的交通管理手段。
通过在高速公路上设置监测摄像头和车辆识别设备，可以实时监测交通流量和路况信息。
同时，利用先进的通信技术，将收集到的数据传输到交通指挥中心，进行实时分析和处理。
通过智能交通系统的应用，交通管理者能够更加准确地了解道路上的情况，及时做出调整，优化交通流。
3. 车辆导航系统技术车辆导航系统通过利用卫星导航系统和车载电子设备，为驾驶员提供最佳行车路线，避免拥堵路段，减少行驶时间。
交通流理论
交通流理论引言交通流理论是研究交通现象和交通管理的一门学科，它主要研究交通运输系统中的车辆和旅行者的行为。
交通流理论的目标是帮助人们了解交通流量的变化规律，以及如何优化交通系统以提高交通效率和安全性。
本文将介绍交通流理论的基本概念、模型和应用。
交通流基本概念交通流是指在某一时间段内通过某一交通要道的车辆流量。
交通流的核心概念包括车辆密度、速度和流量。
车辆密度是指某一交通要道上单位长度内通过的车辆数，通常以辆/km表示。
车辆速度是指车辆在单位时间内行驶的距离，通常以km/h表示。
交通流量是指某一时间段内通过某一交通要道的总车辆数，通常以辆/小时表示。
交通流模型交通流模型是用来描述交通系统中车辆密度、速度和流量之间关系的数学模型。
常见的交通流模型包括密度-速度关系模型、速度-流量关系模型和密度-流量关系模型。
密度-速度关系模型描述了车辆密度和车辆速度之间的关系。
其中最著名的模型是双曲线模型，它表达了车辆密度和速度之间的非线性关系。
双曲线模型可以用来预测交通拥堵的发生和解除时间。
速度-流量关系模型描述了车辆速度和交通流量之间的关系。
其中常用的模型是线性模型，它表达了车辆速度和交通流量之间的负相关关系。
线性模型可以用来估计路段的最大通行能力。
密度-流量关系模型描述了车辆密度和交通流量之间的关系。
常见的模型是线性模型，表达了车辆密度和交通流量之间的正相关关系。
密度-流量关系模型可以用来研究交通系统的稳定性。
交通流控制交通流理论不仅用于研究交通流量的变化规律，还可以用于交通流控制的设计和优化。
交通流控制是指通过交通信号灯、交通标志、交通导向系统等手段来改善交通流动性和减少交通事故的发生。
交通信号控制是最常见的交通流控制手段之一。
它通过交通信号灯的切换来控制交通要道上不同方向车辆的通行。
交通信号控制可以根据交通流量和交通需求来调整信号灯的时长，以达到最佳的交通效果。
另一个常用的交通流控制手段是交通导向系统。
交通导向系统通过交通标志、路标和电子屏幕等设施，引导车辆选择最优路径和行驶方向，以减少路口阻塞和旅行时间。
交通流理论
交通流理论是交通工程学的基本理论， 是借助于物理、数学的定律与方法来阐明交 通流基本特性的一种理论。
4.2 交通流的统计分布特性
4.2.1 交通流统计分布的含义 4.2.2 离散型分布 4.2.3 连续性分布
交通流统计分布的含义
车辆的到达在某种程度上具有随机性，描述这种随机 性的统计规律的方法称为交通流的统计分布。
离散型分布：考察在一段固定长度的时间内到达某场所的 交通数量或一定距离内分布的交通数量的波动性。 信号周期内到达的车辆数。
连续型分布：描述事件之间时间间隔的连续型分布为工具，
研究事件发生的间隔时间或距离的统计分布特性。 车头时距分布、速度分布和可穿越空档分布。
4.2.2 离散型分布
4.2.2.1 泊松分布 4.2.2.2 二项分布
适的表示。
4.2.3 连续型分布
4.2.3.1 负指数分布 4.2.3.2 移位负指数分布
4.2.3.1 负指数分布
（1） 基本公式：
P(h t) et
P(h>t)——到达的车头时距h大于t秒的概率；
λ——车流的平均到达率(辆/s)。
推导：由
Pk
(t )k
k!
et
可知，在计数间隔t内没
有车辆（k＝0）到达的概率 P0 et ，这表
泊松分布（续）
例4－2 解：一个周期内能通过的最大车辆数A＝gS＝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。 在 泊 松 分 布 中 ， 一 个 周 期 内 平 均 到 达 的 车 辆 数 m=λt＝ 369×97/3600＝9.9辆。 则可能到达车辆数大于11辆的周期出现的概率为
交通流理论
第二节交通流理论一、机动车交通机动车交通是城市道路交通的主体。
国外城市中的机动车大多是小汽车，车种较为单一，在一定的路段上车速基本相同，交通流相对比较简单。
我国城市的机动车车种复杂，车速、性能差异较大，交通流比国外城市要复杂得多。
1.机动车流速度、流量和密度关系(1)基本关系式如果车流中所有车辆均以相同的车速通过某一段路程，则有下列关系:式中:K为交通密度(辆/公里)；Q为交通量 (辆/小时)；V为车速(公里/小时)。
公式也经常写作：(2)车速与密度的关系Vf为自由车速，Kj为当车速为零时的阻塞密度。
由上式及图可知，当密度逐渐增大则车速逐渐减小，当达到阻塞密度Kj时，车速为零，交通停顿。
(3)交通量与密度的关系Ko称为最佳密度。
由图可知，在Ko之前，交通量随密度的增加而增加，而在Ko之后，交通量将随密度的增加而减少。
(4)交通量与车速的关系Vo称为最佳车速。
由图可知在Vo之前，交通量随车速的增加而增加，而在Vo之后，交通量将随车速的增加而减少。
综上所述，将Q-K, Q-V及V-K关系图作于同一平面上，如上图，全面分析可知:(1)当密度很小时，交通量亦小，而车速很高(接近自由车速)。
(2)随着密度逐渐增加，交通量亦逐渐增加，而车速逐渐降低。
当车速降至Vo时，交通量达到最大此时的车速称为临界车速，密度Ko称为最佳密度。
(3)当密度继续增大(超过Ko)，交通开始拥挤，交通量和车速都降低。
当密度达到最大(即阻塞密度凡)时，交通量与车速都降至为零，此时的交通状况为车辆首尾相接，堵塞于道路上。
(4)最大流量Qmax、临界车速Vo和最佳密度Ko是划分交通是否拥挤的特征值。
当Q＞Qmax，K＞Ko，V＜Vo时交通属于拥挤；当Q≤Qmax，K≤Ko，V≥Vo时，交通属于畅通。
由上述三个参数间的量值关系可知，速度和容量 (密度)不可兼得。
因此，为保证高等道路(快速路、主干路)的速度，应对其密度加以限制 (如限制出入口、封闭横向路口等)。
交通流理论与控制研究
交通流理论与控制研究第一章交通流理论概述交通流理论是交通运输工程领域的一个重要研究方向，它研究的是道路、高速公路、城市道路等交通干线上车辆的运动规律及其与环境、道路设施等因素之间的相互作用，用数学模型等方法进行描述和分析。
具体来说，交通流理论可分为三个层次：宏观层面的交通流模型、中观层面的交通流理论、微观层面的交通流理论。
宏观层面的交通流模型是指对交通流总体运行状态的描述和分析，如平均速度、车辆密度、道路通行能力等；中观层面的交通流理论研究的是交通流的稳定性、交通容量、交通拥堵等问题；而微观层面的交通流理论主要研究单个车辆的运动轨迹、驾驶员行为及其对交通系统的影响等问题。
第二章交通流控制的方法交通流控制是指利用交通管理手段对交通流进行调控，改善交通运行状况，提高交通安全和效率。
常见的交通流控制方法包括以下几种：1. 车道分隔和限行措施：对于车速较慢的车辆（如卡车、公共汽车等），采取单独的车道分隔或限行措施，以减少其与其他车辆的碰撞机会，提高交通系统的通行能力。
2. 信号控制：交通信号灯是最常见的交通控制手段之一，它可以通过对不同车辆的交通信号进行控制，改变交通流的路权和平衡道路交通流量，从而调控交通拥堵。
3. 交通限速：交通限速是指对某一段路段的最高车速进行限制，以避免不同速度的车辆相互阻碍和交通意外的发生。
4. 车速限制和拦截：交通管理人员可以通过设立临时的车速限制或拦截某些车辆等手段，有效遏制不安全驾驶行为，降低交通事故的发生率和交通拥堵的出现。
第三章交通流控制模型为了更好地掌握交通流控制的原则和方法，交通流控制模型成为了研究交通流控制的重要方法之一。
交通流控制模型可分为马尔科夫过程模型、生产函数模型、瓶颈模型和微观交通流模型等。
其中，马尔科夫过程模型是一种基于概率论的模型，可以对各种状态下的交通流进行判断和分析，从而制定出相应的交通控制策略；生产函数模型则是一种根据交通流量和道路状况等变量来估计交通流容量的数学模型；瓶颈模型则主要研究交通流系统中的瓶颈位置、影响和处理方法；而微观交通流模型则是通过对单个车辆的行为和状态进行建模，分析其对整个交通流的影响和作用。
交通运输中的交通流理论与模型
交通运输中的交通流理论与模型第一章交通流理论的基本原理交通流理论是交通运输学中的一个重要分支，研究交通流的运行规律与特性，为交通规划和交通管理等提供决策支持。
本章将介绍交通流理论的基本原理，包括交通流类型、交通流参数和交通流模型等。
1.1 交通流的类型交通流通常分为三种类型：车辆交通流、行人交通流和混合交通流。
车辆交通流是指由车辆组成的流动车辆群体；行人交通流是指由行人组成的行人群体；混合交通流则是车辆交通流和行人交通流混合在一起。
1.2 交通流的参数交通流的参数是描述交通流特性的量化指标，常用的参数包括车辆密度、车速和交通流量等。
车辆密度是指单位长度道路上的车辆数；车速是车辆通过单位时间所走过的距离；交通流量是单位时间内通过某一路段的车辆数量。
1.3 交通流模型交通流模型是用来描述交通流特性与变化规律的数学模型。
常用的交通流模型有宏观模型和微观模型两种。
宏观模型研究交通流整体运行规律，如流动稳定性和拥堵解除等；微观模型则从个体车辆的角度考虑交通流的行为规律，如车辆加速度和避让等。
第二章常见的交通流模型本章将详细介绍一些常见的交通流模型，包括流量-密度关系模型、速度-密度关系模型和流量-速度关系模型等。
2.1 流量-密度关系模型流量-密度关系模型研究交通流量与交通流密度之间的关系。
常用的模型包括线性模型、理想模型和反S模型等。
线性模型假设交通流量与交通流密度成正比例关系；理想模型采用抛物线函数来描述交通流量与交通流密度之间的关系；反S模型则将交通流量与交通流密度联系起来，并引入饱和流量的概念。
2.2 速度-密度关系模型速度-密度关系模型研究交通流速度与交通流密度之间的关系。
常用的模型包括线性模型、理想模型和广义的Shriver模型等。
线性模型假设交通流速度与交通流密度成正比例关系；理想模型采用抛物线函数来描述交通流速度与交通流密度之间的关系；广义的Shriver模型则考虑了车辆间距和车辆长度等因素的影响。
交通流理论
交通流理论
交通流理论是一种用来研究交通流动性的理论。
它可以用来预测及分析交通流量的变化特征，以及如何影响交通流量的一系列因素。
它可以帮助我们更好地理解交通流动性的发展变化，以及如何采取措施来改善交通状况。
交通流理论最初由芝加哥大学交通研究中心的交通学家黎明先生提出。
他提出了一种模型，用来描述交通流动性的变化特征，这一模型被称为“离散交通问题”。
黎明的模型将交通流量分为四类：空闲时间、延时时间、拥堵时间和拥堵清除时间。
模型的基本思想是，空闲时间和延时时间是指车辆在路上行驶的时间，而拥堵时间是指车辆在拥堵状态下行驶的时间，而拥堵清除时间是指通过改善道路设施等措施来减少拥堵的时间。
后来，研究人员发展出了更为精细的交通流理论模型，例如离散交通模型、连续交通模型、非线性交通模型等。
这些模型能够更好地描述交通流动性的变化特征，并且可以更加准确地预测交通流量的变化趋势。
通过研究交通流理论，我们可以更好地理解交通流动性的变化特征，从而采取更加有效的措施来改善交通状况。
此外，通过研究交通流理论，还可以提出有效的交通管理措施，帮助我们更好地控制交通流量，最大程度地改善交通状况。
总之，交通流理论是一个重要的理论，它能够帮助我们更好地理解交通流动性的变化特征，以及如何采取有效的措施来改善交通状况。
交通流理论(详细版)
目录
1 1 2 3 4 5
§4-1 概述 §4-2 交通流的统计分布特性 §4-3 排队论的应用 §4-4 跟驰理论简介 §4-5 流体动力学模拟理论
2
§4-1 概述
一、概念
• 交通流理论，是一门用以解释交通流现象 交通流理论 或特性的理论，运用数学 物理 数学或物理 数学 物理的方法， 从宏观 微观 宏观和微观 宏观 微观描述交通流运行规律。
=e
−
360×7.5 3600
= 0.4724
对于 Q=360辆/h的车流，1h车头时距次数为360， 其中h≥7.5s的车头时距为可以安全横穿的次数： 360 × 0.4724 = 170 （次）
28
§4-2 交通流的统计分布特性
当Q = 900辆/h时，车头时距大于7.5s的概率为：
P( h≥7.5 ) = e
−
Qt 3600
=e
−
900×7.5 3600
= 0.1534
1h内车头时距次数为900，其中h≥7.5s的车头时 距为可以安全横穿的次数：
900 × 0.1534 = 138
（次）
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目录
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§4-1 概述 §4-2 交通流的统计分布特性 §4-3 排队论的应用 §4-4 跟驰理论简介 §4-5 流体动力学模拟理论
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§4-3 排队论的应用
一、引言
1. 定义 定义： • 排队论是研究服务系统因“需求”拥挤而产生等待 行列(即排队)的现象，以及合理协调“需求”与“服 务"关系的一种数学理论，是运筹学中以概率论 为基础的一门重要分支，亦称"随机服务系统理 论"。 • 【食堂、医院、超市、银行、买火车票等等】
交通工程学电子课件第8章交通流理论
移位的负指数分布 负指数分布拟合单车道交通流车头时距分布时，理论上会得到车头时距在0～1.0秒的概率较大，与实际情况不符。为了克服负指数分布的这种局限性，引入了移位的负指数分布，即假设最小车头时距不应小于一个给定的值 .
8.1 交通流的概率统计分布
M3分布
假设车辆处于两种行驶状态：一部分是车队状态行驶，另一部分车辆按自由流状态行驶。
常用递推公式 当交通量不大且没有交通信号干扰时，基本上可用泊松分布拟合观测数据；当交通拥挤时，车辆之间的干扰较大，则应考虑用其他分布。
二项分布
——二项分布参数，0<p<1,n为正整数。
01
02
8.1 交通流的概率统计分布
二项分布
01.
——二项分布参数，0<p<1,n为正整数。
02.
8.1 交通流的概率统计分布
8.4 流体力学模拟理论
车流连续性方程的建立
根据质量守恒定律： 流入量-流出量=数量变化
车流量随距离而降低时，车流密度则随时间而增大
01
车流波动理论
02
瓶颈处的车流波
03
紊流
8.4 流体力学模拟理论
时间t内横穿S分界线的车数N：
01
两种密度的车流运行状况
02
8.4 流体力学模拟理论
安全车头间距
02
假定两车停下来所需的加速度和距离都相等
车辆的速度
03
t+T时刻，后车加速度
车辆的加速度
8.2 跟驰理论
模型的稳定性
C ——表示车间距摆动特性的数值。该值越大表示车间距 的摆动越大； ——反应强度系数 ，其值大，表示反应强烈； T ——反应时间，s。
道路交通流理论及其应用分析
道路交通流理论及其应用分析1. 背景介绍道路交通是现代社会的重要组成部分，在城市化发展进程中，道路交通的流动性能对城市交通运行健康发展、人民出行生活质量和经济繁荣具有重要的影响。
而道路交通流理论是解决道路交通流量、速度、密度等动态特性与静态特性之间关系的科学理论，是城市道路交通规划和设计的基础。
2. 道路交通流理论的基本概念(1) 车道流量：车道上单位时间内通过的车辆数量。
(2) 车道饱和度：车道上达到最大车流量的状态，此时造成交通拥堵。
(3) 车流：车辆沿着一定路段在某一时间段内通过的总数量。
(4) 通行能力：指单位时间内通过道路的最大车流量。
(5) 车速：车辆通过路段的速度。
(6) 马尔可夫模型：一种基于统计学方法，描述随机过程的数学工具，用于描述车辆运动状态的转移。
(7) 开放系统：指不断从外界接收汽车流量和放出汽车流量的道路交通系统。
(8) 封闭系统：指从外界接收一定汽车流量，但不放出汽车流量的道路交通系统。
3. 道路交通流模型根据流量、车速、密度之间的关系，常见的交通流模型有三种：密度波模型、流量波模型和速度波模型。
(1) 密度波模型：在密度波模型中，车辆流量的变化被解释为道路上车辆密度波的传播。
(2) 流量波模型：在流量波模型中，车辆流量的变化被解释为道路上车辆流量波的传播。
(3) 速度波模型：在速度波模型中，车辆流量的变化被解释为道路上车辆速度波的传播。
4. 道路交通流优化方法为了提高道路交通流效率和保障行车安全，可以采用以下方法进行优化：(1) 调整路线布局：合理设计车流通道、转弯弯度、减少车辆等待时间，降低通行阻力。
(2) 信号控制：通过合理的红绿灯配时控制，使车辆在通过路口时井然有序地通行。
(3) 增设车道：增加车道数，改善通行情况。
如：加速车道、拓宽车道。
(4) 设施完善：建设路侧停车位、公交站台等交通设施来减少道路上的非行驶车辆。
5. 道路交通流应用分析(1) 交通拥堵现象的解决：在城市化进程中，交通拥堵已经成为人们最常见的烦恼之一，通过道路交通流理论，我们可以了解拥堵现象的成因，从而采取针对性的措施。
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基于有效绿灯利用率的自适应控制策略研究梁洪艮1( 重庆交通大学交通运输学院，重庆400074）摘要：为了解决单点信号控制交叉口，某一相位放行中绿灯时间由最大流量向绿信比计算确定，该相位绿灯时间后期只剩下最大流量向放行，造成绿灯时间利用率低这一问题。
根据实时采集得到的交叉口进口道不同流向流量，建立有效绿灯时间利用率最大模型，以不同相位放行组合放行有效绿灯利用率最大为优化目标，实时确定出最佳相位方案以及最优相位切换方案，根据关键向排队长度和车辆到达预测确定最佳相位放行绿灯时间。
利用VISSIM交通仿真软件对该自适应控制策略仿真运行，与定时控制及感应控制对比，分析不同车辆到达情况下交叉口通行情况。
分析结果表明：该自适应控制策略能有效减小车均延误，提高交叉口服务水平。
关键词：交通工程；自适应控制；有效绿灯利用率；交叉口；交通仿真Study on Adaptive Control based on the Effective utilization ratio ofGreen light timeLiang Honggen( School of Traffic & Transportation，Chongqing Jiaotong University，Chongqing 400074，China) Abstract: In order to solve the problem that the phase green light time is calculated and determined by the maximum traffic flow, only the maximum traffic flow crossing intersection at the late phase green time. Which leads the low utilization rate of green time at single point of signal control intersection. The model of maximum effective utilization ratio of green light time is established by real-time traffic flow. Using maximum effective utilization ratio of green light time as the optimization goal determines the optimum phase-organization and phase-switching program. Optimum Phase green light time is calculated by the key traffic flow queue vehicles and forecasting results of the vehicles arrived. Using traffic simulation software VISSIM implements the adaptive control strategy, compared with fixed timing control and inductive control, analyzing control effect under different vehicle arrived. The result shows that the adaptive control strategy can effectively reduce the average traffic delay and improve the intersection service level.Key words: traffic engineering; adaptive control; effective utilization ratio of green light time; intersection; traffic simulation0 前言定时信号控制方案中，其信号配时[1]以及控制优化策略[2]都是根据历史交通量数据的统计确定，由于车辆到达的随机性和实时性，定时控制无法适应交通的动态变化。
同时，在确定的相位方案中，若某一相位中同时放行不同进口方向流量，该相位绿信比由该相位中最大流量向计算确定，并以此绿信比计算得到的该相位中的绿灯时间。
该相位绿灯时间后期则只剩下最大向流量通行，造成其他向流量绿灯时间浪费，降低了交叉口整体通行效率。
感应控制[3-4]根据交叉口车辆的到达需求，适当改变绿灯放行时间以适应车辆到达的动态变化，能够改善通行效率，但无法实时确定最优相位控制方案，也难以适应进口道饱和度高条件下的交通流。
为了提高交叉口的通行效率，实时根据交叉口车辆到达情况优化确定最佳相位方案以及放行时间，单点交叉口的信号控制由定时控制、感应式控制到自适应控制发展[5-6]。
自适应控制策略核心是确定出最佳的相位方案以及相位切换决策[7]，国外研究中，Gartner[8-9]等人采用滚动优化算法的OPAC(optimization policies for adaptive control)，以当前不同相位方案车辆延误最小来优化确定相位决策方案；Vincent 等人[10-12]利用进口道检测器测定的时间占用率以及车头时距等作为控制参数，对不同车辆到达情况下优化确定出最优相位及相位决策方案；Li 等人[13]提出了以交叉口停车线前排队车辆头车的等待时间建立的自适应控制系统适用于过饱和状态下的交通流。
国内，蒋贤才[14]等人在文献中分析了交叉口不同的信号控制方式，提出了交叉口自组织算法；徐洪峰[15]等人在文献提出了具备公交优先控制功能的自适应逻辑控制功能。
自适应控制策略中，需要确定优化控制参数来确定最佳相位及决策方案，其中延误为最主要控制参数。
但是延误模型计算相对复杂，同时主要针对定时控制，延误计算准确度也难以满足自适应控制策略的要求[16]。
采用检测器时间占有率、车头时距等参数也受到具体环境的影响。
基于此，本文提出一种基于绿灯时间利用率的自适应控制策略，以排队车辆数作为控制依据，快速确定出最佳相位及决策方案。
1、有效绿灯利用率1.1进口道交通量数据采集在交通流量数据采集中，各进口方向使用两组检测器实时获得车辆到达情况。
上游检测器布设在进口道展宽处，检测车辆到达信息，下游检测器布设在交叉口停车线附近，检测车辆离开信息。
通过上下游检测器来采集的数据得到各进口方向排队车辆数。
检测器布设方案以及交叉口平面图如下图1所示。
图1 交叉口平面图及检测器布设方案上述检测器布设方案中，最大排队长度 根据实际方案确定，根据车辆排队长度确定，本文中设定最大排队长度为100米。
1.2 路面结构材料参数确定 1.2 有效绿灯利用率最大模型 绿灯时间利用率[17]是指某一相位绿灯时间内，有车辆通过的时间占该相位总的绿灯时间的比例。
绿灯时间利用率没有考虑绿灯时间开始车辆的启动延误[18]对交叉口通行的影响情况，也无法描述频繁的相位变换对整个交叉口通效率的影响，不能准确描述交叉口通行状况。
为此考虑到启动延误的影响，有效绿灯利用率定义为:某一相位绿灯时间内，车辆通过停车线的有效绿灯时间占用该相位绿灯时间的比例。
在自适应控制策略中，有效绿灯利用率高表明各放行相位中，车辆能有效的利用绿灯时间通过交叉口，交叉口整体通行效率高。
在理想情况下，某一相位最后一辆车通过停车线此时绿灯时间结束，此时的绿灯显示时间即为最佳的相位绿灯时间。
若该相位由两股车流组成，其中流量较大一股车流定义为关键车流K A ,绿灯时间内总共通过K N 辆车，流量较小一股车流定义为次要车流S A ，绿灯时间内总共通过S N 辆车。
根据上述最佳绿灯时间为关键车流K A 全部通过停车线的绿灯时间。
相位绿灯时间P G 计算如下：hN SULT G K P ⨯+=式（1-1）式中：SULT 为启动延误； h 为饱和车头时距 相位有效绿灯时间e G 计算如下：hN N G s K e ⨯+=)(式（1-2）有效绿灯利用率VL 可近似按下式计算确定：)(2)(h N SULT hN N VL K s K ⨯+⨯+=式（1-3）由上式，在相位方案设计中，需考虑到相位切换时启动延误对有效绿灯利用率的影响。
同时，该相位中关键车流K A 和次要车流S A 在每个相位绿灯时间中，通过的车辆数A N 和K N 差值越小，该相位有效绿灯利用率也就越高，车辆能更好的通过交叉口。
2、相位方案及相位切换决策2.1相位方案在相位设计阶段，在不考虑右转影响的情况下,为消除冲突点，直行（左转）可与同方向左转（直行）或者对向直行（左转）进行组合同时放行。
为提高通行效率，不考虑相位方案中允许某一进口方向直行（左转）单独放行情况下，典型的十字交叉口可能的八种相位方案如表1：表 1 相位方案2.2信号控制时间参数在自适应控制策略中，最小绿灯时间min G ，最大绿灯时间max G ，绿灯间隔时间i G 等时间参数计算参看文献[19]。
根据某一相位中最后一辆车通过停车线此时该相位绿灯时间结束，此时该相位显示的绿灯时间为最佳相位绿灯时间这一原则，每相位绿灯时间由关键车流K A 确定。
相位绿灯放行时间P G 需保证关键车流已经排队车辆和绿灯放行时间内到达的车辆能全部排空。
关键车流K A 在相位绿灯时间内通过的车辆数K N 由下式计算确定：SK AK K N N N +=式（2-1）上式中：AK N 为绿灯放行时间开始时停车线前排队车辆数SK N 为绿灯放行时间内到达的车辆数 AK N 由当前检测器测定获得排队车辆数，对于相位绿灯时间内到达的车辆数SK N 的预测，在较短的时间范围内，假设相位绿灯时间内，关键车流车辆到达率和上一红灯时间内车辆到达率近似相等，则SK N 可由如下计算：0R N G N AK P SK = 式（2-2）式中0R 为关键车流上次红灯时间，综上最终确定相位绿灯时间如下：hR N hN SULT G AKAK P ⨯-⨯+=1 式（2-3）2.3 相位切换决策相位切换决策过程发生在当前相位绿灯时间结束时刻，为提高有效绿灯利用率，分为不同关键车流相位之间的切换和同一关键车流关键相位向次要相位切换这两种切换决策。
2.3.1 不同关键车流相位切换不同关键车流相位切换决策是指，当前相位绿灯时间结束后，需要切换到的相位与当前相位不存在相同的车流。
其切换流程如下：步骤1、获取当前各进口方向排队车辆数 步骤2、当前排队车辆数最大车流作为关键车流K A步骤3、确定关键相位K P 和次要相位S P 。