交通工程学课件.ppt
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1、4.2 概率统计模型Prof.Cao,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。,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。,4.
2、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;基本模型:计数间隔t内到达k辆车的概率:平均到达率(辆或人/秒)m:t,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。,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,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。,4.2 概率统计模型,4.2.1 离散型分布,4.2 概率统计模型,4.2.1 离散型分布,4.2 概率统计模型,4.
3、2.1 离散型分布,4.2 概率统计模型,4.2.1 离散型分布,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 观测数据的均值 式中,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,4.2 概率统计模型,4.2.1 离散型分布,观测数据的方差 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。应采用负二项分布拟合。,4.2 概率
4、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: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;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?,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,4.2 概率统计模型,4.2.1 离散型分布例题,2、因观测数据S2M,故用二项分布拟合。则二项分布函数为:3、,4.2 概率统计模型,连续型分布,4.2 概率统计模型,连续型分布,4.2 概率统计模型,连续型分
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