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交通流车辆跟驰行为及其混沌现象的研究(可复制论文).pdf

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交通流车辆跟驰行为及其混沌现象的研究(可复制论文).pdf

上传人:mkt365 2013/11/14 文件大小:0 KB

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交通流车辆跟驰行为及其混沌现象的研究(可复制论文).pdf

文档介绍

文档介绍:交通流车辆跟驰行为及其混沌现象的研究摘要研究生:周静分析交通系统的运行特性,是交通流研究的主要方法和手段之一。车辆跟驰行与现实的一致性。此外,交通是个复杂的大系统,存在着非线性行为,交通流导师:陈森法教授东南大学研究各种状态下的交通流及其表达参数之间的关系,寻求最适合交通状态的理论模型,并在模型的基础上结合现代新理论、新技术对其进行建模仿真,为是交通中的普遍现象,跟驰理论作为连接车辆个体行为与车队宏观特性及相应流量、稳定性的桥梁,在交通流的研究中起着重要的作用。跟驰模型的研究是跟驰理论的核心,目前对传统跟驰模型的研究,存在一定的缺陷:忽略了车辆的长度,这在大型仿真系统中会引起一定的误差;在包含期望间距的传统模型中,由于没有考虑期望间距要受到速度差异的影响,所以不能将后车速度对跟驰状态的影响反映出来。如能考虑更多的实际因素,无疑可以提高跟驰模型行为的混沌性就是其中一种,以跟驰模型为基础结合混沌理论,对交通流混沌行为进行研究分析是一个较新的领域,着眼于从混沌动力学系统的本质去解决问题,为交通管理计划、控制决策带来有力的帮助。为此,本文重点研究了如下内容:⑾低车囟越煌骼砺邸⒏劾砺邸⒔煌ㄏ低车幕煦缦窒蠹袄砺鄯椒ń了归纳和评述。⒁曰诩菔辉毙睦矸从Φ腜P臀?蚣埽愿坌形5亩骰碜出了解析;对各种跟驰模型的构成方式进行了创造性的归纳分类,并从交通流分析、微观交通流仿真这两个方面介绍了交通流跟驰模型的应用。⒍怨钩筛勰P偷牟糠植问龀鐾嘉牟⒚慕馕觯徽攵源衬P偷牟足,从车头时距入手提出了改进模型,新模型考虑了车辆长度,并且反映了车头间距随后车速度变化对跟驰行为的影响。以实际数据为基础进行仿真,在对仿真结果的比较分析中阐明了新模型的优越性。在考虑更多的实际情形下,如速度增加或减慢的差异、车型的差异等,对新模型提出了进一步改进的思路。
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⒒诟慕母勰P陀牖煦缋砺巯嘟岷希硬煌牟愦味越煌鞯幕煦现象进行了分析,并提出了相应的控制方法及利用建议。关键词:交通流理论;跟驰理论;跟驰模型;车头时距;混沌理论:交通混沌
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研究生签名:蹲导师签名:盐日期:,,逊。≥.透蹈东南大学学位论文独创性声明东南大学学位论文使用授权声明研究生签名:期:本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外,允许论文被查阅和借阅,可以公布ǹ论文的全部或部分内容。论文的公布ǹ授权东南大学研究生院办理。
第一章绪论研究背最及意义加上我国特有的行人、非机动车和机动车三元混合交通流构成与相对落后的交通流组织、管理和控制之间的矛盾也愈发突出,由此引起的城市交通阻塞和混得一定的实效,这正是本文的出发点。目前,大多数交通流跟驰模型都是欧美究成果直接应用于交通流组织管控实践中。正是在此背景下,本文借鉴欧美国的理解,找出合理有效的方法改善实际交通状况。交通流问题的研究是近年来兴起的一个热门课题,其应用背景是日益增长的交通建设和管理的需求。交通系统是复杂的大系统,组成系统的各个元素之间存在着复杂的非线性关系,导致了许多自组织现象的产生,混沌现象就是其中常见的一种。车辆跟驰分析方法作为交通流建模、仿真的重要辅助手段,有助于了解和认识交通流特性,进而把这些了解和认识应用于交通规划、交通管理与控制,充分发挥交通设施的功效来解决交通问题,因此,对交通流车辆跟驰行为及其混沌现象的研究有着重要的意义。随着我国国民经济的迅猛发展,城市及城市间的社会交往和经济贸易日益频繁,交通需求发生了前所未有的迅速增长,交通供不应求的矛盾日益尖锐,乱现象日益严重。为了有效的提高城市道路的利用率,解决交通拥堵问题,有必要对城市道路的交通现状做出科学的分析,找出合理的改善措旌。目前,解决交通拥塞的主要方法有两方面,一是加强交通基础设旋建设,新建道路、立交或对现有的道路网络进行改造以增加通行能力,但投资大、耗时多;二是对交通流进行科学的组织与管理控制,充分发挥现有交通网络的通行潜力,最大程度上使交通流做到有序流动。这方面所需投资较少,在一定条件下,可以取等发达国家根据当地的交通状况建立和开发的,而我国在跟驰模型方面的研究还比较薄弱,缺乏建立跟驰模型所需的基