交通工程学课件042

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nm /p7 .41 /0 .4 54 14 .7 6 ,取1 整 6 为
则二项分布函数为:
P k C 1 k 6 0 .4k 4 0 .5 41 5 k 6 6
■ 3、
P k 4 C 1 4 6 0 .44 精 4 选0 pp.t5 4 1 5 4 6 6
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4.2 概率统计模型
4.2.2 连续型分布
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4.2 概率统计模型
4.2.2 连续型分布
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4.2 概率统计模型
4.2.2 连续型分布
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4.2 概率统计模型
4.2.2 连续型分布
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4.2 概率统计模型
4.2.2 连续型分布
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车头间隔数目计算
4.2 概率统计模型
§4.2 概率统计模型
Prof. Cao
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4.2 概率统计模型
4.2 概率统计模型
◆基本概念
1)交通流分布:交通流的到达特性或在物理空间上的存 在特性; 2)离散型分布(也称计数分布):在一段固定长度的时 间内到达某场所的交通数量的波动性; 3)连续型分布(时间间隔分布、速度分布等):在一段 固定长度的时间内到达某场所交通的间隔时间的统计分布; 4)研究交通分布的意义:预测交通流的到达规律(到达 数及到达时间间隔),为确定设施规模、信号配时、安全 对策提供依据。
(8)小于时间 t的间隔总的时间在一个小时内占的比率 T11 1ett1
3600
(9)小于 t 时间的间隔的平均时间
Q 1 T 1 e 1 t 3 Q 6 1 1 e e 0 t tt 0 1 1 1 t e e t t
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■基本模型:计数间隔t内到达k辆车的概率
λ:平均到达率(辆或人/秒)
m:=λt,在计数间隔t内平均到达的车辆或人数,也称为
泊松分布参数。
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4.2 概率统计模型
4.2.1 离散型分布
■ 分布的均值M与方差D都等于 t ,这是判断
交通流到达规律是否服从泊松分布的依据。
■ 运用模型时的注意点:关于参数m可理解为时 间间隔t内的平均到达的车辆数。
项分布拟合。
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4.2 概率统计模型
4.2.1 离散型分布—例题
■ 例:在某公路上,以15s间隔观测达到车辆数,得到 的结果如下表:
车辆到达数kj
包含kj的间隔 出现次数
<3 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 >12 0 3 1 8 10 11 10 11 9 1 1 0
1、求上表数据的均值和方差,并在泊松分布和二项分布 中选择最适合拟合表中数据的分布模型;
T ett1
3600
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车头间隔数目计算
4.2 概率统计模型
t (5)大于 时间的间隔的平均时间
T Qet
t 1
(6)小于时间 t的间隔数目为
N 1 1Q 1 e t
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车头间隔数目计算
4.2 概率统计模型
t (7)小于 时间的间隔总的时间
T 1 1 31 6 e t 0 t 1 0
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4.2 概率统计模型
4.2.1 离散型分布
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4.2 概率统计模型
4.2.1 离散型分布
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4.2 概率统计模型
4.2.1 离散型分布
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4.2 概率统计模型
4.2.1 离散型分布
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4.2 概率统计模型
4.2.1 离散型分布
■ 5.拟合观测数据的参数计算
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4.2 概率统计模型
4.2.1 离散型分布
■车辆的到达具有随机性
■ 描述对象: ■ 在一定的时间间隔内到达的车辆数, ■ 在一定长度的路段上分布的车辆数。
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4.2 概率统计模型
4.2.1 离散型分布
■ 1.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,也不受外界因素干扰,具体表现在交通流密度 不大;
S2N 1 1iN 1kim 2N 1 1jg 1kjm 2fj
■ 若观测数据S2/M比值接近1时,用泊松分布拟合,因
为泊松分布的均值M和方差D是相等的。当S2/M比值显著
不等于1时,就不能用泊松分布拟合。
■ 若观测数据S2/M比值显著大于1时,用二项分布拟合
不合适,因为二项分布的均值M大于方差D。应采用负二
65
j1
S2g
1g fj 1j1
kj
m2fj
26.738464.5 122 65 1
j1
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4.2 概率统计模型
4.2.1 离散型分布—例题
■ 2、因观测数据S2>M,故用二项分布拟合。
p m S 2 / m 7 . 4 4 . 1 / 7 . 4 2 7 0 . 1 2 45 44
车头间隔数目计算
因,e t 1 d t2 d2 t3 d3 t. . .1 dt 故有,
2 ! 3 !
N 2 Q t1 e e d t Q td et
(3)一小时大于 t 时间的间隔的总时间为
T Q te d t36 e t0 t 01 t
(4)大于 t时间的间隔的总时间在一个小时内占的比率
2、写出所选定分布模型的结构,并求出相应的参数。
3、根据确定的车辆到达数分布模型,预测15s内有4辆车
到达的概率是多少?
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4.2 概率统计模型
4.2.1 离散型分布—例题
■ [解]: 1、观测数据的均值和方差
g
kjfj
mj1g
fj
303341...12 112 04827.415
031...10
车头间隔是连续的,可认为服从负指数分布。 设小时交通量为 Q(辆/h), Q/3600
(1)大于某一时间 t 的间隔数目为
N1 Qet
(2)在一小时内从 ttdt 时间间隔出现的数目为
N 2 Q t Q e t d Q t e t 1 e d e t
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4.2 概率统计模型
■ 观测数据的均值
g
g
式中,
m观总 测计 的数 总间 车隔 辆 j1gk数 j fj fj
j1
kj fj
j1
N
g——观测数据的分组数
fj——计算间隔t内到达kj辆车发生的次数
kj——计算间隔t内到达kj车辆数
N——观测的总计间隔数
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4.2 概率统计模型
4.2.1 离散型分布
■ 观测数据的方差
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