交通工程学(电子课件)第8章交通流理论.ppt
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1、第八章 交通流理论,交通工程学,离散型分布,常用于描述一定的时间间隔内事件的发生数。如某交叉口引道入口一个周期内到达的车辆数、某路段一年内发生的交通事故数等。,离散分布,泊松分布,二项分布,负二项分布,8.1 交通流的概率统计分布,在计数时间T内,事件X发生x次的概率;单位时间的平均发生的事件次数;T 计数时间,如一个信号周期;e 自然对数的底数,取值为2.718280。,泊松(Poisson)分布,令,8.1 交通流的概率统计分布,2,3,4,5,时间T内到达车辆数小于x的概率:,时间T内到达车辆数小于等于x的概率:,时间T内到达车辆数大于x的概率:,时间T内到达车辆数大于等于x的概率:,时
2、间T内到达车辆数大于x但不超过y的概率:,1,8.1 交通流的概率统计分布,在实际应用中:,显著的不等于1时,则意味着泊松分布拟合不合适,均值和方差,8.1 交通流的概率统计分布,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。,8.1 交通流的概率统计分布,二项分布,二项分布参数,0p1,n为正整数。,参数p,n的一组估计,8.1 交通流的概率统计分布,二项分布,二项分布参数,0p1,n为正整数。,8.1 交通流的概率统计分布,常用递推公式,对于拥挤的交通流,车辆自由行驶机会减少,可考虑采用二项分布描述车辆
3、到达分布。,当观测数据服从二项分布时,应有,8.1 交通流的概率统计分布,负二项分布,负二项分布参数,0p1,k为正整数,8.1 交通流的概率统计分布,常用递推公式,到达车辆数据方差很大时,可用负二项分布描述车辆的到达。计数间隔较小时,也会出现大流量时段与小流量时段,可用负二项分布拟合观测数据。,时,可考虑使用负二项分布拟合观测数据。,8.1 交通流的概率统计分布,连续型分布,交通工程中,车头时距的分布也可被作为描述车辆到达随机特性的度量。,连续型分布,负指数分布,移位的负指数分布,M3分布,爱尔兰分布,8.1 交通流的概率统计分布,负指数分布,车头时距Ht的概率曲线(T=1),车头时距Ht的
4、概率曲线(T=1),8.1 交通流的概率统计分布,负指数分布广泛地被应用于描述车头时距分布。但其往往适用于车流密度不大,车辆到达随机性较大的情况。,当车辆到达服从泊松分布时,车头时距则服从负指数分布;反之结论也成立。,8.1 交通流的概率统计分布,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01.0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。,按自由流状态行
5、驶车辆所占的比例;车辆处于车队状态行驶时保持的最小车头时距,s;特征参数。,该模型不能刻画很小的车头时距分布,8.1 交通流的概率统计分布,厄兰(Erlang)分布,当k=1时,上式对应车头时距为负指数分布的情形;当k为无穷大时,上式对应车头时距为均匀分布的情形;,随着k值的增大,说明交通越拥挤,驾驶员行为的随机程度越小。,8.1 交通流的概率统计分布,分布的拟合优度检验,检验的具体步骤:,1、建立原假设,2、构造统计量,3、确定统计量的临界值,4、判断假设是否成立,则接受原假设,8.1 交通流的概率统计分布,1、样本量应足够大;2、对样本分组应连续,并且通常要求分组数g不小于5;3、各组的理
6、论频数Fi不得少于5;4、统计量的自由度DF的确定;5、显著性水平 的取值,通常=0.05。,拟合优度检验的注意事项,8.1 交通流的概率统计分布,跟驰理论是运用动力学的方法,研究在无法超车的单一车道上车辆列队行驶时,后车跟随前车行驶状态的一种理论。,跟驰模型的研究对于交通安全、交通管理、通行能力、服务水平等方面都有着重要的意义。,8.2 跟驰理论,车辆跟驰特性分析,自由流:当交通流密度小时,驾驶员能根据自己的驾驶特性和车辆条件、道路条件进行驾驶,基本不受或少受道路上的其他使用者的影响,保持期望车速的交通流状态。,非自由流:当交通流密度加大时,车间距较小,车队中车辆的车速会受到前车车速的制约。
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