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      基于模擬器評估交通規(guī)則對多道高速公路表現(xiàn)的影響

      2014-09-02 18:25:24閻翔秦博雅黃锃
      科技與創(chuàng)新 2014年13期
      關(guān)鍵詞:交通流量交通規(guī)則模擬器

      閻翔 秦博雅 黃锃

      摘 要:在高速公路上,車輛行駛規(guī)則對交通的影響一直以來是一個問題,這主要是因為缺乏合理的統(tǒng)計結(jié)果和對抽象因素的估計。針對這一問題,我們提出了一個基于模擬器的方法,用于評估不同行駛規(guī)則對多車道高速公路性能的影響。基于元胞自動機(jī)模型,我們建立了一個離散時間模擬器,以模擬汽車在高速公路上行駛。通過收集相關(guān)的統(tǒng)計信息,采用多元回歸分析的方法,在給定限速、交通負(fù)荷等條件下,使用層次分析法和雷達(dá)圖的方式評估了各種規(guī)則下的交通狀況。

      關(guān)鍵詞:模擬器;交通規(guī)則;高速公路;交通流量

      中圖分類號:U491.1+12 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:2095-6835(2014)13-0117-02

      1 問題簡介

      高速公路上沒有轉(zhuǎn)彎和十字路口,除了常規(guī)的交通規(guī)則外,車輛還需要遵守一些關(guān)于超車并道方面的行駛規(guī)則。盡管目前交通部門很少強(qiáng)制要求司機(jī)們遵守這些規(guī)則,但怎樣制訂一套合理的行駛規(guī)則,本質(zhì)上也就是評估這類規(guī)則對交通的影響,是一個非常值得研究的問題。

      關(guān)于這類問題,H.J.Payne曾在1979年總結(jié)了三類模型:

      微觀模型:著重考慮單個車輛的行駛。

      介觀模型:分析一群車輛的運動。

      宏觀模型:用整體的測量數(shù)據(jù)代表交通流。

      最著名的微觀模型,即元胞自動機(jī)模型,是由Kai Nagel和Michael Schreckenberg于1992年提出的。而H.Adeli于2003年提出了“介觀-小波”模型,主要用于研究交通流中的阻塞問題。與此同時,H.Zhang的研究表明,高速公路上的交通流可以用一個宏觀尺度的非線性動力系統(tǒng)描述。另外,2002年,D.Helbing提出了一個新的思路,在已有微觀模型的基礎(chǔ)上推出了全局的宏觀系統(tǒng)。

      2 問題分析

      首先,我們編寫了一個交通流的模擬器,以模擬高速公路上車輛的行駛情況。令模擬器基于不同的行駛規(guī)則運行,并收集與交通流暢程度相關(guān)的數(shù)據(jù),例如交通流當(dāng)量(用單位時間內(nèi)一個路段的吞吐量表示)、安全系數(shù)(用交通事故率表示)、車輛平均速度和駕駛體驗(包括油耗、通過全路段的駕駛時間、非正常駕駛率等)。其中,我們利用多元回歸分析的方法估算安全系數(shù),并將安全系數(shù)函數(shù)化。最后,通過層次分析法和雷達(dá)圖法,我們評估了在不同行駛規(guī)則下高速公路的交通狀況。

      3 解決問題

      3.1 建立模擬器

      模擬器的基本思路是元胞自動機(jī)模型,它是模擬非線性現(xiàn)象的一個有效工具,目前已被廣泛應(yīng)用于交通行為的研究中。其中,最為常用的是1992年Kai Nagel和Michael Schreckenberg提出的NaSch模型。這個模型由一個規(guī)則的網(wǎng)格組成,每一個網(wǎng)格單元的行為只由它當(dāng)前的狀態(tài)和相鄰的幾個網(wǎng)格單元決定。當(dāng)網(wǎng)格被選取為幾列平行的網(wǎng)格時,它就可以模擬高速公路上車輛的行為,具體來說,就是每一時刻網(wǎng)格為實或空時,分別表示這一位置是否被汽車占用。因此,一輛汽車占用位置的變化表示了它的運動狀態(tài),這一改變只由它自己和附近的車輛決定。

      4 結(jié)論

      由于篇幅所限,這里便不再列舉我們的評估結(jié)果,只簡要陳述一些重要的結(jié)論:①與車輛隨意行駛相比,保持最右行駛規(guī)則可以有效提高交通流量。同時,無論是兩車道還是三車道的情形,都能夠保持安全性和駕駛體驗。②大部分其他行駛規(guī)則沒有表現(xiàn)出比保持最右行駛規(guī)則更好的結(jié)果。③在三車道的情況下,當(dāng)路段車輛很多時,現(xiàn)代高速公路所采用的“超車道-快車道-行車道”的行駛規(guī)則要優(yōu)于保持最右行駛規(guī)則,原因是它有更好的駕駛體驗和安全系數(shù)。

      參考文獻(xiàn)

      [1]Nagel K.,Schreckenberg M.A cellular automaton model for freeway traffic[J].Journal de Physique I,1992,2(12).

      [2]Payne H.J.FREFLO:A macroscopic simulation model of freeway traffic[J].Transportation Research Record, 1979(722).

      [3]Krauss S.,Wagner P.,Gawron C.Metastable states in a microscopic model of traffic flow[J].Physical Review E,1997,55(05).

      [4]Adeli H.,Ghosh-Dastidar S. Mesoscopic-wavelet freeway work zone flow and congestion feature extraction model[J].Journal of Transportation Engineering,2003,130(01).

      [5]Zhang H.,Ritchie S.G.,Lo Z.P.Macroscopic modeling of freeway traffic using an artificial neural network[J].Transportation Research Record:Journal of the Transportation Research Board,1997,1588(01).

      [6]Helbing D.,Hennecke A.,Shvetsov V.,et al.Micro-and macro-simulation of freeway traffic[J].Mathematical and computer modelling,2002,35(05).

      作者簡介:閻翔(1993—),男,山西太原人,現(xiàn)就讀于上海交通大學(xué)致遠(yuǎn)學(xué)院數(shù)學(xué)方向。秦博雅(1992—),女,河北廊坊人,現(xiàn)就讀于上海交通大學(xué)致遠(yuǎn)學(xué)院物理學(xué)方向。黃锃(1994—),男,江蘇南通人,現(xiàn)就讀于上海交通大學(xué)致遠(yuǎn)學(xué)院計算機(jī)科學(xué)方向。

      指導(dǎo)老師:韓東,上海交通大學(xué)數(shù)學(xué)系教授,博士生導(dǎo)師,香港科大訪問學(xué)者。研究方向為隨機(jī)過程及應(yīng)用、經(jīng)濟(jì)與金融數(shù)學(xué)模型。主要研究課題有“隨機(jī)圖與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)”(國家自然科學(xué)基金重點項目,06-09)和“生命科學(xué)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的隨機(jī)方法”(國家973項目 “數(shù)學(xué)與其他領(lǐng)域交叉的若干專題”,07-11)。

      〔編輯:王霞〕

      Abstract: On the highway, the impact of the rules on the transport vehicle has always been a problem, mainly because of the lack of a reasonable statistical results and estimates of abstract factors. To solve this problem, we propose a method based simulator to evaluate the impact of different rules on multi-lane highway driving performance. Based on cellular automata model, we built a discrete-time simulator to simulate the car driving on the highway. By collecting relevant statistical information, using multiple regression analysis at a given speed, traffic load and other conditions, the use of AHP and radar map assessed the traffic situation under various rules.

      Key words: simulator; traffic rules; highway; traffic

      摘 要:在高速公路上,車輛行駛規(guī)則對交通的影響一直以來是一個問題,這主要是因為缺乏合理的統(tǒng)計結(jié)果和對抽象因素的估計。針對這一問題,我們提出了一個基于模擬器的方法,用于評估不同行駛規(guī)則對多車道高速公路性能的影響?;谠詣訖C(jī)模型,我們建立了一個離散時間模擬器,以模擬汽車在高速公路上行駛。通過收集相關(guān)的統(tǒng)計信息,采用多元回歸分析的方法,在給定限速、交通負(fù)荷等條件下,使用層次分析法和雷達(dá)圖的方式評估了各種規(guī)則下的交通狀況。

      關(guān)鍵詞:模擬器;交通規(guī)則;高速公路;交通流量

      中圖分類號:U491.1+12 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:2095-6835(2014)13-0117-02

      1 問題簡介

      高速公路上沒有轉(zhuǎn)彎和十字路口,除了常規(guī)的交通規(guī)則外,車輛還需要遵守一些關(guān)于超車并道方面的行駛規(guī)則。盡管目前交通部門很少強(qiáng)制要求司機(jī)們遵守這些規(guī)則,但怎樣制訂一套合理的行駛規(guī)則,本質(zhì)上也就是評估這類規(guī)則對交通的影響,是一個非常值得研究的問題。

      關(guān)于這類問題,H.J.Payne曾在1979年總結(jié)了三類模型:

      微觀模型:著重考慮單個車輛的行駛。

      介觀模型:分析一群車輛的運動。

      宏觀模型:用整體的測量數(shù)據(jù)代表交通流。

      最著名的微觀模型,即元胞自動機(jī)模型,是由Kai Nagel和Michael Schreckenberg于1992年提出的。而H.Adeli于2003年提出了“介觀-小波”模型,主要用于研究交通流中的阻塞問題。與此同時,H.Zhang的研究表明,高速公路上的交通流可以用一個宏觀尺度的非線性動力系統(tǒng)描述。另外,2002年,D.Helbing提出了一個新的思路,在已有微觀模型的基礎(chǔ)上推出了全局的宏觀系統(tǒng)。

      2 問題分析

      首先,我們編寫了一個交通流的模擬器,以模擬高速公路上車輛的行駛情況。令模擬器基于不同的行駛規(guī)則運行,并收集與交通流暢程度相關(guān)的數(shù)據(jù),例如交通流當(dāng)量(用單位時間內(nèi)一個路段的吞吐量表示)、安全系數(shù)(用交通事故率表示)、車輛平均速度和駕駛體驗(包括油耗、通過全路段的駕駛時間、非正常駕駛率等)。其中,我們利用多元回歸分析的方法估算安全系數(shù),并將安全系數(shù)函數(shù)化。最后,通過層次分析法和雷達(dá)圖法,我們評估了在不同行駛規(guī)則下高速公路的交通狀況。

      3 解決問題

      3.1 建立模擬器

      模擬器的基本思路是元胞自動機(jī)模型,它是模擬非線性現(xiàn)象的一個有效工具,目前已被廣泛應(yīng)用于交通行為的研究中。其中,最為常用的是1992年Kai Nagel和Michael Schreckenberg提出的NaSch模型。這個模型由一個規(guī)則的網(wǎng)格組成,每一個網(wǎng)格單元的行為只由它當(dāng)前的狀態(tài)和相鄰的幾個網(wǎng)格單元決定。當(dāng)網(wǎng)格被選取為幾列平行的網(wǎng)格時,它就可以模擬高速公路上車輛的行為,具體來說,就是每一時刻網(wǎng)格為實或空時,分別表示這一位置是否被汽車占用。因此,一輛汽車占用位置的變化表示了它的運動狀態(tài),這一改變只由它自己和附近的車輛決定。

      4 結(jié)論

      由于篇幅所限,這里便不再列舉我們的評估結(jié)果,只簡要陳述一些重要的結(jié)論:①與車輛隨意行駛相比,保持最右行駛規(guī)則可以有效提高交通流量。同時,無論是兩車道還是三車道的情形,都能夠保持安全性和駕駛體驗。②大部分其他行駛規(guī)則沒有表現(xiàn)出比保持最右行駛規(guī)則更好的結(jié)果。③在三車道的情況下,當(dāng)路段車輛很多時,現(xiàn)代高速公路所采用的“超車道-快車道-行車道”的行駛規(guī)則要優(yōu)于保持最右行駛規(guī)則,原因是它有更好的駕駛體驗和安全系數(shù)。

      參考文獻(xiàn)

      [1]Nagel K.,Schreckenberg M.A cellular automaton model for freeway traffic[J].Journal de Physique I,1992,2(12).

      [2]Payne H.J.FREFLO:A macroscopic simulation model of freeway traffic[J].Transportation Research Record, 1979(722).

      [3]Krauss S.,Wagner P.,Gawron C.Metastable states in a microscopic model of traffic flow[J].Physical Review E,1997,55(05).

      [4]Adeli H.,Ghosh-Dastidar S. Mesoscopic-wavelet freeway work zone flow and congestion feature extraction model[J].Journal of Transportation Engineering,2003,130(01).

      [5]Zhang H.,Ritchie S.G.,Lo Z.P.Macroscopic modeling of freeway traffic using an artificial neural network[J].Transportation Research Record:Journal of the Transportation Research Board,1997,1588(01).

      [6]Helbing D.,Hennecke A.,Shvetsov V.,et al.Micro-and macro-simulation of freeway traffic[J].Mathematical and computer modelling,2002,35(05).

      作者簡介:閻翔(1993—),男,山西太原人,現(xiàn)就讀于上海交通大學(xué)致遠(yuǎn)學(xué)院數(shù)學(xué)方向。秦博雅(1992—),女,河北廊坊人,現(xiàn)就讀于上海交通大學(xué)致遠(yuǎn)學(xué)院物理學(xué)方向。黃锃(1994—),男,江蘇南通人,現(xiàn)就讀于上海交通大學(xué)致遠(yuǎn)學(xué)院計算機(jī)科學(xué)方向。

      指導(dǎo)老師:韓東,上海交通大學(xué)數(shù)學(xué)系教授,博士生導(dǎo)師,香港科大訪問學(xué)者。研究方向為隨機(jī)過程及應(yīng)用、經(jīng)濟(jì)與金融數(shù)學(xué)模型。主要研究課題有“隨機(jī)圖與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)”(國家自然科學(xué)基金重點項目,06-09)和“生命科學(xué)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的隨機(jī)方法”(國家973項目 “數(shù)學(xué)與其他領(lǐng)域交叉的若干專題”,07-11)。

      〔編輯:王霞〕

      Abstract: On the highway, the impact of the rules on the transport vehicle has always been a problem, mainly because of the lack of a reasonable statistical results and estimates of abstract factors. To solve this problem, we propose a method based simulator to evaluate the impact of different rules on multi-lane highway driving performance. Based on cellular automata model, we built a discrete-time simulator to simulate the car driving on the highway. By collecting relevant statistical information, using multiple regression analysis at a given speed, traffic load and other conditions, the use of AHP and radar map assessed the traffic situation under various rules.

      Key words: simulator; traffic rules; highway; traffic

      摘 要:在高速公路上,車輛行駛規(guī)則對交通的影響一直以來是一個問題,這主要是因為缺乏合理的統(tǒng)計結(jié)果和對抽象因素的估計。針對這一問題,我們提出了一個基于模擬器的方法,用于評估不同行駛規(guī)則對多車道高速公路性能的影響?;谠詣訖C(jī)模型,我們建立了一個離散時間模擬器,以模擬汽車在高速公路上行駛。通過收集相關(guān)的統(tǒng)計信息,采用多元回歸分析的方法,在給定限速、交通負(fù)荷等條件下,使用層次分析法和雷達(dá)圖的方式評估了各種規(guī)則下的交通狀況。

      關(guān)鍵詞:模擬器;交通規(guī)則;高速公路;交通流量

      中圖分類號:U491.1+12 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:2095-6835(2014)13-0117-02

      1 問題簡介

      高速公路上沒有轉(zhuǎn)彎和十字路口,除了常規(guī)的交通規(guī)則外,車輛還需要遵守一些關(guān)于超車并道方面的行駛規(guī)則。盡管目前交通部門很少強(qiáng)制要求司機(jī)們遵守這些規(guī)則,但怎樣制訂一套合理的行駛規(guī)則,本質(zhì)上也就是評估這類規(guī)則對交通的影響,是一個非常值得研究的問題。

      關(guān)于這類問題,H.J.Payne曾在1979年總結(jié)了三類模型:

      微觀模型:著重考慮單個車輛的行駛。

      介觀模型:分析一群車輛的運動。

      宏觀模型:用整體的測量數(shù)據(jù)代表交通流。

      最著名的微觀模型,即元胞自動機(jī)模型,是由Kai Nagel和Michael Schreckenberg于1992年提出的。而H.Adeli于2003年提出了“介觀-小波”模型,主要用于研究交通流中的阻塞問題。與此同時,H.Zhang的研究表明,高速公路上的交通流可以用一個宏觀尺度的非線性動力系統(tǒng)描述。另外,2002年,D.Helbing提出了一個新的思路,在已有微觀模型的基礎(chǔ)上推出了全局的宏觀系統(tǒng)。

      2 問題分析

      首先,我們編寫了一個交通流的模擬器,以模擬高速公路上車輛的行駛情況。令模擬器基于不同的行駛規(guī)則運行,并收集與交通流暢程度相關(guān)的數(shù)據(jù),例如交通流當(dāng)量(用單位時間內(nèi)一個路段的吞吐量表示)、安全系數(shù)(用交通事故率表示)、車輛平均速度和駕駛體驗(包括油耗、通過全路段的駕駛時間、非正常駕駛率等)。其中,我們利用多元回歸分析的方法估算安全系數(shù),并將安全系數(shù)函數(shù)化。最后,通過層次分析法和雷達(dá)圖法,我們評估了在不同行駛規(guī)則下高速公路的交通狀況。

      3 解決問題

      3.1 建立模擬器

      模擬器的基本思路是元胞自動機(jī)模型,它是模擬非線性現(xiàn)象的一個有效工具,目前已被廣泛應(yīng)用于交通行為的研究中。其中,最為常用的是1992年Kai Nagel和Michael Schreckenberg提出的NaSch模型。這個模型由一個規(guī)則的網(wǎng)格組成,每一個網(wǎng)格單元的行為只由它當(dāng)前的狀態(tài)和相鄰的幾個網(wǎng)格單元決定。當(dāng)網(wǎng)格被選取為幾列平行的網(wǎng)格時,它就可以模擬高速公路上車輛的行為,具體來說,就是每一時刻網(wǎng)格為實或空時,分別表示這一位置是否被汽車占用。因此,一輛汽車占用位置的變化表示了它的運動狀態(tài),這一改變只由它自己和附近的車輛決定。

      4 結(jié)論

      由于篇幅所限,這里便不再列舉我們的評估結(jié)果,只簡要陳述一些重要的結(jié)論:①與車輛隨意行駛相比,保持最右行駛規(guī)則可以有效提高交通流量。同時,無論是兩車道還是三車道的情形,都能夠保持安全性和駕駛體驗。②大部分其他行駛規(guī)則沒有表現(xiàn)出比保持最右行駛規(guī)則更好的結(jié)果。③在三車道的情況下,當(dāng)路段車輛很多時,現(xiàn)代高速公路所采用的“超車道-快車道-行車道”的行駛規(guī)則要優(yōu)于保持最右行駛規(guī)則,原因是它有更好的駕駛體驗和安全系數(shù)。

      參考文獻(xiàn)

      [1]Nagel K.,Schreckenberg M.A cellular automaton model for freeway traffic[J].Journal de Physique I,1992,2(12).

      [2]Payne H.J.FREFLO:A macroscopic simulation model of freeway traffic[J].Transportation Research Record, 1979(722).

      [3]Krauss S.,Wagner P.,Gawron C.Metastable states in a microscopic model of traffic flow[J].Physical Review E,1997,55(05).

      [4]Adeli H.,Ghosh-Dastidar S. Mesoscopic-wavelet freeway work zone flow and congestion feature extraction model[J].Journal of Transportation Engineering,2003,130(01).

      [5]Zhang H.,Ritchie S.G.,Lo Z.P.Macroscopic modeling of freeway traffic using an artificial neural network[J].Transportation Research Record:Journal of the Transportation Research Board,1997,1588(01).

      [6]Helbing D.,Hennecke A.,Shvetsov V.,et al.Micro-and macro-simulation of freeway traffic[J].Mathematical and computer modelling,2002,35(05).

      作者簡介:閻翔(1993—),男,山西太原人,現(xiàn)就讀于上海交通大學(xué)致遠(yuǎn)學(xué)院數(shù)學(xué)方向。秦博雅(1992—),女,河北廊坊人,現(xiàn)就讀于上海交通大學(xué)致遠(yuǎn)學(xué)院物理學(xué)方向。黃锃(1994—),男,江蘇南通人,現(xiàn)就讀于上海交通大學(xué)致遠(yuǎn)學(xué)院計算機(jī)科學(xué)方向。

      指導(dǎo)老師:韓東,上海交通大學(xué)數(shù)學(xué)系教授,博士生導(dǎo)師,香港科大訪問學(xué)者。研究方向為隨機(jī)過程及應(yīng)用、經(jīng)濟(jì)與金融數(shù)學(xué)模型。主要研究課題有“隨機(jī)圖與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)”(國家自然科學(xué)基金重點項目,06-09)和“生命科學(xué)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的隨機(jī)方法”(國家973項目 “數(shù)學(xué)與其他領(lǐng)域交叉的若干專題”,07-11)。

      〔編輯:王霞〕

      Abstract: On the highway, the impact of the rules on the transport vehicle has always been a problem, mainly because of the lack of a reasonable statistical results and estimates of abstract factors. To solve this problem, we propose a method based simulator to evaluate the impact of different rules on multi-lane highway driving performance. Based on cellular automata model, we built a discrete-time simulator to simulate the car driving on the highway. By collecting relevant statistical information, using multiple regression analysis at a given speed, traffic load and other conditions, the use of AHP and radar map assessed the traffic situation under various rules.

      Key words: simulator; traffic rules; highway; traffic

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