基于负指数加权的顾前势交通流模型
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摘要
近年来,交通流问题由于其高度的非线性和复杂性以及实际的需求而逐渐成为当前科学研究的一个重要课题。在现阶段的研究中经常采用的交通模型主要有以下三种:宏观尺度的流体力学模型、介观尺度的气体动理论模型、跟车模型和元胞自动机模型。现有元胞自动机交通流模型大多多采用固定的随机减速概率,很少有考虑实际随机慢化过程中,司机减速概率并不固定的事实,由于缺乏描述可能性影响的机制,要捕捉到高于临界密度的多值的、时变的影响是困难的,需要对交通流的随机行为进行研究。目前,考虑车辆间相互作用势的交通流模型采用了抽象的形式,没有给出具体的势函数表达式,只是在仿真中以相互作用强度常数来实现。当相互作用强度为常数时,表示司机受到前面远近不同距离车辆的影响作用是相同的,这对于实际交通中司机受到前面越近的车辆影响越大的事实不符,存在局限性。鉴于此,本文基于元胞自动机和顾前势交通流模型,提出了一种负指数加权顾前势的交通流模型,通过引入负指数加权系数及对越靠近自身车辆的相互作用强度赋予越大的权重,并在顾前范围内不同的车流密度下赋予不同的加权系数变化率使得建模过程更符合实际交通中司机根据前面车辆和环境情况进行随机决策的过程。通过模型仿真,得到了基本图,以及不同加权参数对交通流的影响规律,再现了丰富的高密度交通现象.仿真结果表明,负指数加权函数在高密度情况下具有较高的交通流量和道路通行能力。
引文