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交通流元胞自动机模型综述

交通流元胞自动机模型综述
交通流元胞自动机模型综述

第23卷 第1期2006年1月

公 路 交 通 科 技

Journal of Highway and Transportation Research and Development

Vol .23 No .1 Jan .2006

文章编号:1002-0268(2006)01-0110-05

收稿日期:2004-09-27

作者简介:郑英力(1971-),女,福建宁德人,讲师,研究方向为交通控制与仿真.(z hengyl71@s ina .com )

交通流元胞自动机模型综述

郑英力,翟润平,马社强

(中国人民公安大学 交通管理工程系,北京 102623)

摘要:随着交通流模拟的需要及智能交通系统的发展,出现了基于元胞自动机理论的交通流模型。交通流元胞自动机模型由一系列车辆运动应遵守的运动规则和交通规则组成,并且包含驾驶行为、外界干扰等随机变化规则。文章介绍了交通流元胞自动机模型的产生与发展,总结和评述了国内外各种元胞自动机模型,并对元胞自动机模型的发展提出展望。

关键词:元胞自动机;交通流;微观模拟;模型中图分类号:U491.1+23 文献标识码:A

Survey of Cellular Automata Model of Traffic Flow

ZH ENG Ying -li ,ZH AI Run -p ing ,MA She -q iang

(Department of Traffic Management Engineering ,Chinese People 's Public Security University ,Beijing 102623,China )Abstract :With the increas ing demand of traffic flow si mulation and the development of ITS research ,the traffic flow model based on cellular automata has been developed .Cellular automata model of traffic flow incorporates a series of vehicle movement rules and traffic regulations .Meanwhile ,the model works under some stochastic rules takin g into consideration of drivers 'behaviors and ambient interfer -ences .This paper introduces the establishment and development of cellular automata model of traffic flow ,su mmarizes and comments on different kinds of typical cellular automata models of traffic flow ,and furthermore ,presents a new perspective for further stud y of the model .

Key words :Cellular automata ;Traffic flow ;Microscopic simulation ;Model

0 引言

交通流理论是运用物理学和数学定律来描述交通特性的理论。经典的交通流模型主要有概率统计模

型、车辆跟驰模型、流体动力学模型、车辆排队模型等

[1]

。20世纪90年代,随着交通流模拟的需要及智

能交通系统的发展,人们开始尝试将物理学中的元胞自动机(Cellular Automata ,简称CA )理论应用到交通领域,出现了交通流元胞自动机模型。

交通流C A 模型的主要优点是:(1)模型简单,特别易于在计算机上实现。在建立模型时,将路段分

为若干个长度为L 的元胞,一个元胞对应一辆或几辆汽车,或是几个元胞对应一辆汽车,每个元胞的状态或空或是其容纳车辆的速度,每辆车都同时按照所建立的规则运动。这些规则由车辆运动应遵守的运动规则和交通规则组成,并且包含驾驶行为、外界干扰等随机变化规则。(2)能够再现各种复杂的交通现象,反映交通流特性。在模拟过程中人们通过考察元胞状态的变化,不仅可以得到每一辆车在任意时刻的速度、位移以及车头时距等参数,描述交通流的微观特性,还可以得到平均速度、密度、流量等参数,呈现交通流的宏观特性。

1 交通流C A模型的产生与发展

20世纪40年代,冯·诺伊曼(J.von Neumann)最早提出元胞自动机理论,用于模拟生命系统所具有的自复制功能。60年代末,康韦(J.H.Conway)编制的生命游戏成为最著名的元胞自动机模型。

20世纪80年代,美国科学家沃尔弗拉姆(S.W-olfram)对元胞自动机进行了系统研究,并将元胞自动机的原始想法从学术上加以分类整理,使之最终上升为科学方法论。2002年,他的一本全面阐述元胞自动机思想的新著《一种新科学》畅销全美,并在世界科学领域引起了广泛关注。他在本书的开篇中写道:“3个世纪以前,人们发现建立在数学方程基础上的规律能够用于对自然界的描述,伴随着这种新观念,科学发生了转变。在本书中,我的目的是利用简单的电脑程序(元胞自动机)来表达更为普遍的规律,并在这种规律的基础上建立一种新的科学,从而启动又一场科学变革。”

沃尔弗拉姆提出的184号元胞自动机规则(C A-184规则)可以用来描述交通流中的车辆运动。1992年,德国学者K.Nagel和M.Schreckenberg由此提出了一维交通流CA模型(NS模型),同年,美国学者O.Biha m等提出了二维交通流C A模型(B ML模型),从而开创了元胞自动机应用于交通领域的新篇章。在这些模型的基础上,许多学者提出了各种改进的交通流CA模型并取得了大量有意义的研究成果。

2 单车道C A模型

2.1 NS模型

NS模型[1]是典型的一维单车道交通流C A模型,适用于模拟高速公路交通流。与早期的交通流CA模型相比,该模型的模拟结果与实际观测结果较为吻合,因此得到了普遍应用。

2.1.1 模型简介

该模型用一个一维点阵代表一条单车道,即将所研究的单车道分成n个长度为L的小路段(元胞),点阵中每个位置代表一个元胞,每个位置或空闲或容纳一辆车。定义元胞长度L为道路阻塞时的平均车头间距;车辆速度的取值范围为0~v max,v max=5元胞长度s;时间步长可以认为是驾驶员的反应时间,通常取1s;每个位置的状态有7种,分别为:空闲、该位置车速为0、1、2、3、4和5。

在NS模型中,所有车辆的状态将同时按照以下4条规则变化:

(1)加速规则:如果v(t)≤v max,则v(t+1)=min (v max,v+1)。

(2)减速规则:如果v(t)>gap,则v(t+1)=gap。

(3)随机规则:在概率p下,v(t+1)=max(v(t+ 1)-1,0)。

(4)车辆运动:x(t+1)=x(t)+v(t+1)。

这里的gap是本车与前车之间的空格数;x表示车辆的位置。因为t=1s,所以v·t=v。在该模型中,加速规则反映了驾驶员将逐步使车辆加速到最大速度;减速规则反映了驾驶员为避免与前车发生碰撞而采取的减速措施;随机规则反映了驾驶员运动行为的不确定性。在NS模型中,随机减速概率p是一个重要参数,当p=0时,NS模型就是一个确定型C A模型(Deter ministic traffic CA)。

2.1.2 模拟结果

从模拟结果看,NS模型很好地反映了车流运动的宏观特性,主要表现在:(1)呈现起动-停车波(start-to-stop waves)现象,即在空间-时间图上,可以清晰地看到车流逐渐由低密度下畅行到高密度下拥挤的运动过程,形象地表现出车流运动象波一样在车队中传播的景象;(2)模拟得到了连续的流量-密度曲线,与实测结果极为相似,显示出交通流的两种状态———拥挤状态和非拥挤状态。

NS模型是最简单的一维交通流C A模型,仅4条规则就可以表现出交通流的最基本特性。在该模型的基础上,人们又做了多种改进和修正,以期更准确地反映交通流特性。

2.2 随机概率基于车速的改进模型

由NS模型模拟得到的流量-密度曲线是连续的,然而近几年来的实验和研究表明,流量-密度曲线在接近通行能力的地方有明显的间断,流量会突然下降,这说明流量-密度曲线具有不连续性。为此一些学者对NS模型做了改进,并使用统计物理学中的亚稳态(metastability)和滞后(hysteresis)等概念来解释这种不连续现象。研究表明,NS模型中的随机概率对交通流状态的变化有较大影响,因此在一些改进模型中加入了车辆的随机加速概率,而且随机加速、减速概率将根据车速的不同而变化,即p=p(v (t))[2],这一类模型称为随机概率基于车速的改进模型。在这些模型的模拟结果曲线中,都呈现亚稳态和滞后现象。这一类模型主要有以下几种。

2.2.1 恒速控制模型

在恒速控制模型中,车辆在最大速度和其它速度下具有不同的随机减速概率。该模型的规则(1)、

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第1期 郑英力,等:交通流元胞自动机模型综述

(2)、(4)与NS模型完全相同,只有规则(3)改为

v(t+1)=max(v(t+1)-1,0) 概率p=p v

max

v=v max p v

式中,p v

max

※0,p≠0。这意味着当v=v max时,只要前方有空位,车辆就将以v max运动,而不会像NS模型那样要在随机减速概率p影响下以v max-1的速度运动,因此这种模型被称为NS模型的恒速控制模型(cruise-control limit of NS model)。

2.2.2 慢起动模型

在通常情况下,车辆从静止到运动需要一个反应过程,这个过程称为慢起动(Slow-to-start)。为了描述慢起动,可以用一个概率来表示驾驶员的反应程度和所受到的干扰,它一般应大于车辆在运动中所受的随机影响。因此在慢起动模型中,仅对速度为零的车辆采用慢起动规则,而对其他速度的车辆均以相同的概率减速。以下是3种不同的慢起动模型。

Takaysu和Takaysu最早在元胞自动机模型中引入慢起动规则,这种模型称为TT模型。该模型规定,速度为零且前方只有一个空格的车辆应以一定的概率慢起动,即在加速规则中如果v=0,那么车速应在概率p0下加1,其余规则与NS模型相同。因此,由TT模型模拟得出的最大流量将低于NS模型的模拟结果。

Benjamin、Johnson和Hui提出的BJH模型与TT模型相近,都是在车辆的加速规则中对速度为零的车辆引入慢起动概率,不同的是:在BJH模型中,只有在前一时刻根据减速规则已确定速度为零(即在随机规则之前已确定速度为零)的车辆,在本时刻才需要以一定的概率慢起动。

Barlovic等[2]明确提出随机减速概率是速度的函数,即p=p(v(t)),而且应在执行规则(1)之前首先确定这个参数的值,这种模型称为VDR模型(Velocity-de-pendent-randomization model)。VDR模型的规则(1)、(2)、(4)与NS模型完全相同,只有规则(3)改为

v(t+1)=max(v(t+1)-1,0) 概率p=p0 v=0 p v>v0

式中,p0>p,也就是说,在前一时刻中速度为零的车辆在本时刻应当有更大的随机减速概率。

2.3 考虑前车车速的改进模型

在NS模型中,车辆的速度只与前后两车的间距有关,而与前车车速无关。当车速小于两车间距时,车辆便立刻减速。在实际行驶中,尽管驾驶员最关注的是本车与前车的距离,但他也会根据前车速度来确定自己车辆的速度和加速度。

Werth、Froese和Wolf[3]建立了考虑前车车速的改进模型(W FW模型),该模型包含以下5条规则。

(1)加速规则

v n(1)(t+1)=min(v n(t)+1,v max)

(2)减速规则

v n(2)(t+1)=min(v n(1)(t+1),gap(t)+v n-1(t))

(3)随机规则

在概率p下,v n(3)(t+1)=max(v n(2)(t+1)-1, 0)

(4)减速规则

v n(4)(t+1)=min(v n(3)(t+1),gap+v n-1(4)(t+1))

(5)车辆运动

x n(t+1)=x n(t)+v n(4)(t+1);v n(t+1)=v n(4)(t+1)该模型中有两个减速规则,根据规则(4)确定的速度可以避免车辆发生碰撞,但是必须已知下一时刻前车的速度,因此,在该模型中所有车辆的速度并不是同时更新,而是顺序更新。薛郁等[4]也提出了类似的模型,该模型包括以下4条规则。

(1)加速规则

v n(1)(t+1)=min(v n(t)+1,v max)

(2)减速规则

v n(2)(t+1)=min(v n(1)(t+1),gap(t)+v n-1(3)(t+1))

(3)随机规则

在概率p下,v n(3)(t+1)=max(v n(2)(t+1)-1, 0)

在概率1-p下,v n(3)(t+1)=v n(2)(t+1)

(4)车辆运动

x n(t+1)=x n(t)+v n(3)(t+1);v n(t+1)=v n(3)(t+1)从以上规则可以看出,该模型是在减速规则中直接使用了前车下一时刻的速度,因此这个模型中的车辆速度也是顺序更新的。

2.4 基于时间的C A模型

在实际交通中,驾驶员可以看到前方不止一辆车,驾驶员经过综合判断后,可以估计出车辆间的车头时距,并及时对前车的变化作出反应。为此, Ning.W[5]对NS模型提出一项改进措施:引入一个新的参数t H(平均车头时距)作为速度变化的临界值,并将描述驾驶行为不确定性的随机概率p分为加速概率p a c和减速概率p dc两个参数,得到了比NS模型更为理想的模拟结果,这种模型被称为基于时间的C A 模型(Time-orientated cellular automata,简称TOC A模型)。其规则如下:

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(1)如果v

(2)如果v>gap,则v=gap

(3)如果v>gap t H且v>0,则在概率p dc下,

v=v-1

(4)x=x+v

2.5 FI模型

FI模型[6]是由日本学者Fukui和Ishibashi提出的。在FI模型中,如果车辆与前车的间距gap大于车辆的最大速度v max,车辆将以最大速度v max前进;如果车辆与前车的间距gap小于车辆的最大速度,则车辆的前进速度等于gap。根据随机减速规则,当车辆能够以最大速度v max前进时,它将以概率p从v max减速为v max-1。

FI模型与NS模型的区别在于加速方式和随机减速方式不同。在NS模型中,如果车速v小于最大速度v max,车辆在下一时刻的速度最多只能达到v+1,而在FI模型中,只要车速v小于最大速度v max,则车辆就可能加速到v max(考虑随机规则);在NS模型中,所有车辆都可能随机减速,而在FI模型中,只有以最大速度行驶的车辆才能减速。

2.6 其他模型

Emmerich和Rank[7]的模型采用顺序更新的规则,首先找出与前车间距最大的车辆,让其先按NS规则运动,然后其后的一辆车再按NS规则运动,这样,运动就象波一样传递给每一辆车。

汪秉宏等将NS模型中的车辆逐步加速方式与FI 模型中的只有最大速度的车辆可以随机减速的方式综合起来,建立了一个新的CA模型,并证明了新模型的速度-密度图的平均场方程与FI模型完全相同,从而揭示出影响交通流稳定性的主要因素是车辆的随机减速方式。

雷丽等[8]根据实际观测发现,驾驶员具有敏感预期行为,通常会先不确定性地随机减速,然后再根据与前车的间距减速行驶,因此,他们将NS模型中的随机规则放在减速规则之前,建立了一种新的CA模型。该模型的模拟结果与NS模型相比,通行能力有较大提高,更接近于实测数据,并在临界点附近呈现亚稳态。

靳文舟等[9]根据我国城市道路及车辆特性,重新标定了元胞长度和最大车速,并引入极限加速度参数,提出了既实现状态同时更新又考虑前车运动的CA模型。该模型将元胞长度减小,使一辆车占据4个元胞,提高了模拟精度。模型中的修正规则是根据汽车动力学原理,利用前一时刻的前车速度和极限减速度来修正本时刻车辆的速度,这样不仅可以保证在本时刻车辆不会与前车发生碰撞,也可以保证在下一时刻不会因跟车过近而发生碰撞。

3 多车道C A模型

与单车道模型相比,多车道模型主要是增加了换车道规则。

Nagel等在单车道NS模型的基础上,又提出了多车道的交通模拟模型。在该模型中,在各条车道上行驶的车辆要遵守NS规则,在进行车道变换时还要满足车道变换规则(lane-changing rules)[10]。该模型的车道变换规则如下:

(1)如果v max>gap且gap left≥gap,则从右车道变换至左车道。

(2)如果v max

(3)如果v b ack≤gap b ack(保证后车不会与本车发生碰撞),则在满足以上条件的情况下,车辆以概率p chang e进行车道变换,并规定以下限制条件:如果v right>gap left,则v r igh t=gap left(禁止右车道的车辆超过左车道车辆)。

Ning.W[7]在单车道TOCA模型的基础上提出了基于时间的车道变换规则,规则如下:

(1)如果gap

(2)如果gap>v max*t H,l且gap righ t>v max*t H,r,则从左车道变换至右车道。

(3)如果gap ba ck≥v back*t H,b,则在满足以上条件的情况下,车辆以概率p ch ang e进行车道变换,并规定以下限制条件:

如果v right>gap left,则v r igh t=gap left(禁止右车道的车辆超过左车道车辆)。

这些规则都是根据交通流理论中的换车道规则建立的,与实际交通情况比较吻合。在实际使用中,模型中的各项参数应事先标定和验证。

4 网络CA模型

1992年,O.Biham,A.Middleton和D.Levine[11]等利用元胞自动机设计了一种简单的二维元胞自动机模型(B ML模型)来模拟城市网络的交通流现象,研究交通阻塞问题。模拟结果表明当车辆密度大于某一

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临界值时,将会发生阻塞。

BML模型简单直观。在该模型中,有一个N×N 的方形点阵,N是点阵的边长,每个格点可以有一辆由南向北行驶的车辆,或者有一辆由东向西行驶的车辆,或者没有车辆占据。在每一奇数时间步,南北向的车辆可以向前行驶一个格点;在每一偶数时间步,东西向的车辆可以前进一个格点;如果车辆前方的格点已有其他车辆占据,那么这辆车只能在原地等候,不能向前行驶。这样,每个格点都相当于信号控制交叉口。

BML模型与实际交通情况有很大的差距,主要表现在:(1)B ML模型对交通网络的抽象与简化不合理,它的网络图中只有交叉口,没有路段;(2) BML模型将车流运动简化为两个方向,没有考虑转向运动,与实际情况相差较大。

为此,D.Chowdhury和A.Schadschneider[12]将BML 模型与NS模型相结合,提出了城市交通网络模型(CS模型)。该模型在每两个连接的交叉口中设置若干个元胞表示路段,这些路段用NS模型建模;每个交叉口为信号控制交叉口,信号周期为T。模型规则如下:

(1)加速规则:v n※min(v n+1,v max)。

(2)减速规则:设d n为本车与前车的间距,s n为本车与前方交通灯的间距。

①当信号灯是红灯时:v n※min(v n,d n-1,s n-

1)。

②当信号灯是绿灯时,设距离红灯时间为τ,有两种可能:

如果d n≤s n,则v n※min(v n,d n-1)。

如果d n>s n,当min(v n,d n-1)×τ>s n,则v n※min(v n,d n-1)。否则,v n※min(v n,s n-1)

(3)随机规则:车辆在概率p下,v n※max(v n-1, 0)

(4)车辆运动:x n※x n+v n

目前,许多研究者都在致力于改进B ML模型,在元胞自动机模型中考虑各种制约交通系统的因素,将车辆抛锚、立交桥、收费站、道路等级差异、信号灯失灵、司机的加速滞后和起动滞后、车辆的转向等多种影响因素加入到改进的元胞自动机模型中。可以看出,元胞自动机模型在反映真实的交通系统方面具有很大的潜力。

5 交通流C A模型的展望

5.1 建立更全面的模型系统

目前C A模型的研究对象主要是高速公路和城市路网,随着对交通系统的深入研究,应该针对不同的道路(如高速公路、城市道路、城市快速路等)和特定问题(如交通控制、交通分配等)开发不同的C A 模型,使之更好地成为交通流模拟的重要工具。

(1)完善高速公路的C A模型

现有的高速公路的CA模型虽然较好地描述了交通流的宏观特性,但其规则比较简略,理论上不完全符合动力学原理,因此不容易被理解,影响了其发展和应用,今后还需要做大量的工作,全面考虑制约车辆运动的各种因素,开发出既符合动力学原理,又便于计算机模拟的CA模型。

(2)建立城市道路的C A模型

现有的模型对城市路段的研究比较少,对交叉口仅限于作为路网中的一个节点来研究。在研究交通网络时,有的模型将交通网络简化为全部由交叉口组成,有的模型虽然简化为由路段和交叉口组成,但没有考虑交通流在路段和交叉口中运行特性的差异,所以这些模型还不够准确。今后应当根据城市交通特点,深入研究并完善基于元胞自动机的路段模型、交叉口模型和网络模型。

建立反映车辆在平面交叉口运动规律的CA模型将是未来的研究重点之一,因为交叉口车辆运行特性较路段复杂得多,一个平面十字交叉口有来自4个方向3种运动,而且在我国还存在着混合交通情况,因此,如何定义交叉口内元胞长度并合理地衔接交叉口与路段的元胞长度是交叉口元胞自动机建模的关键。此外,建立更准确的车辆换车道规则也是交通流C A 模型研究中的一项重要内容。

5.2 加强交通流C A模型的应用

建立交通流CA模型的目的不仅仅是为了再现复杂的交通现象,了解交通流特性,更重要的是要根据掌握的交通特性解决实际交通问题。目前,对于交通流CA模型的应用方面的研究还比较少,主要的研究项目有美国Los Alamos国家实验室的运输分析和模拟系统(TRANSIMS)、德国Duisburg的在线实时模拟(Online Simulation)、美国华盛顿大学的CATS等。

由于C A模型是对实际交通情况的高度简化,所以目前还很难直接将其应用到实际的交通规划与控制中。但是随着C A模型的完善和计算机仿真技术在交通研究领域的日益发展,CA模型将完全可以像跟驰模型、流体动力学模型那样成为交通模拟的基础模型,并在交通规划与交通控制的实际应用中得到进一步完善和发展。

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6 结束语

综上所述,交通流元胞自动机模型具有规则简单,计算速度快的特点,目前已成为交通微观模拟研究的重要工具。尽管这个领域的研究还处于初期阶段,但由于元胞自动机理论在描述交通流特性方面的独特优势,它必将会有非常广阔的发展前景。

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启 事

自2006年第一期起,作者投向《公路交通科技》杂志的稿件,文中表名和图名均需中英文对照,请作者予以配合。

《公路交通科技》编辑部115

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交通流分配模型综述

华中科技大学 研究生课程考试答题本 考生菀荣 考生学号M201673159 系、年级交通运输工程系、研一 类别科学硕士 考试科目交通流理论 考试日期2017 年 1 月10 日 交通流分配模型综述 摘要:近些年,交通流分配模型已经广泛应用到了交通运输工程的各个领域,

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国内物流需求预测方法文献综述 (河北工程大学管理科学与工程阮俊虎) 物流需求是指一定时期内社会经济活动对生产、流通、消费领域的原材料、半成品和成品、商品以及废旧物品、废旧材料等的配置作用而产生的对物在空间、时间和费用方面的要求,涉及运输、库存、包装、装卸搬运、流通加工以及与之相关的信息需求等物流活动的诸方面[1]。物流需求的度量可以采用价值量和实物量两种度量体系。实物量意义上的物流需求主要表现为不同环节和功能的具体作业量,如货运量、库存量、加工量、配送量等;价值量意义上的物流需求是所有物流环节全部服务价值构成的综合反映,如物流成本、物流收入、供应链增值等[2]。 物流需求预测是根据物流市场过去和现在的需求状况,以及影响物流市场需求变化的因素之间的关系,利用一定的判断、技术方法和模型,对物流需求的变化及发展趋势进行预测。国内外许多专家和学者都对物流需求的预测进行了研究,提出不同的预测方法和手段。物流预测方法可以分为定性预测方法(如德尔菲法和业务人员评估法等)和定量预测方法,但多数是定量预测方法,因此,本文主要是对国内物流需求定量预测方法进行综述,归为时间序列预测方法、因果关系预测方法、组合预测方法等三类。 1.时间序列预测方法综述 时间序列预测方法是依据从历史数据组成的时间序列中找出预测对象的发展变化规律,以此作为预测依据。常用的时间序列预测模型有增长率法、移动平均法、指数平滑法、随机时间序列模型、灰色模型、以及在经济领域已经被广泛应用的混沌与分形等。 增长率法指根据预测对象在过去的统计期内的平均增长率,类推未来某期预测值的一种简便算法。该预测方法一般用于增长率变化不大,或预计过去的增长趋势在预测期内仍将继续的场合。刘劲等[3](2002)在利用增长率系数法对百色地区港口货运量进行了逐一分析。 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内产品的需求量的一种常用方法。当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动。根据预测时使用的各元素的权重不同,移动平均法可以分为:简单移动平均和加权移动平均。杨荣英等[4](2001)在讨论移动平均值的基础上,提出了移动平均线方法,并介绍了运用移动平均线进行物流预测的方法。李海建等[5](2003)利用二次移动平均线模型对芜湖市物流业发展的规模进行了预测。 指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法,它是通过计算指数平滑值,配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。移动平均法则不考虑较远期的数据,并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重;而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长,不舍弃过去的数据,但是仅给予逐渐减弱的影响程度,即随着数据的远离,赋予逐渐收敛为零的权数。韦司滢等[6](1999)将指数平滑法等其他多种方法应用在三峡移民工程建材配送决策支持系统中。黄荣富等[7](2003)、

交通流中的NaSch模型及MATLAB代码元胞自动机完整

元胞自动机NaSch模型及其MATLAB代码 作业要求 根据前面的介绍,对NaSch模型编程并进行数值模拟: ●模型参数取值:Lroad=1000,p=,Vmax=5。 ●边界条件:周期性边界。 ●数据统计:扔掉前50000个时间步,对后50000个时间步进行统计,需给出的 结果。 ●基本图(流量-密度关系):需整个密度范围内的。 ●时空图(横坐标为空间,纵坐标为时间,密度和文献中时空图保持一致, 画 500个时间步即可)。 ●指出NaSch模型的创新之处,找出NaSch模型的不足,并给出自己的改进思 路。 ●? 流量计算方法: 密度=车辆数/路长; 流量flux=density×V_ave。 在道路的某处设置虚拟探测计算统计时间T内通过的车辆数N; 流量flux=N/T。 ●? 在计算过程中可都使用无量纲的变量。 1、NaSch模型的介绍 作为对184号规则的推广,Nagel和Schreckberg在1992年提出了一个模拟车辆交通的元胞自动机模型,即NaSch模型(也有人称它为NaSch模型)。 ●时间、空间和车辆速度都被整数离散化。

● 道路被划分为等距离的离散的格子,即元胞。 ● 每个元胞或者是空的,或者被一辆车所占据。 ● 车辆的速度可以在(0~Vmax )之间取值。 2、NaSch 模型运行规则 在时刻t 到时刻t+1的过程中按照下面的规则进行更新: (1)加速:),1min(max v v v n n +→ 规则(1)反映了司机倾向于以尽可能大的速度行驶的特点。 (2)减速:),min(n n n d v v → 规则(2)确保车辆不会与前车发生碰撞。 (3)随机慢化: 以随机概率p 进行慢化,令:)0, 1-min(n n v v → 规则(3)引入随机慢化来体现驾驶员的行为差异,这样既可以反映随机加速行为,又可以反映减速过程中的过度反应行为。这一规则也是堵塞自发产生的至关重要因素。 (4)位置更新:n n n v x v +→ ,车辆按照更新后的速度向前运动。 其中n v ,n x 分别表示第n 辆车位置和速度;l (l ≥1)为车辆长度;11--=+n n n x x d 表示n 车和前车n+1之间空的元胞数;p 表示随机慢化概率;max v 为最大速度。 3、NaSch 模型实例 根据题目要求,模型参数取值:L=1000,p=,Vmax=5,用matlab 软件进行编程,扔掉前11000个时间步,统计了之后500个时间步数据,得到如下基本图和时空图。 程序简介 初始化:在路段上,随机分配200个车辆,且随机速度为1-5之间。 图是程序的运行图,图中,白色表示有车,黑色是元胞。

交通流文献综述

1.交通流理论发展及研究现状 交通流理论研究是随着交通运输和汽车工业发展起来的变化规律的模型和方法体系。总结一下交通流理论发展历程之初到现在,可分为以下三个代表性标志阶段:是研究其随时间与空间从上世纪30年代创立。 1)创始阶段 1933年,金蔡首次论述了Poisson分布应用于交通流分析的可能性,随后亚当斯于1936年发表了数值例题,标志着交通流理论的诞生。1947年,格林希尔治等人在有关交叉口的交通分析中采用了Poisson分布[1],这一时期的交通流理论基本上是概率论方法。 2)快速发展阶段 50年代后,经济复苏以及汽车工业的发展,迅速增加了道路交通流量,交通流中车辆的独立性越来越少;交通现象的随机性随之降低,为适应这些新情况,研究人员不断提出各种新理论,交通流理论得到了飞跃。1955年,著名的流体力学家莱特希尔和惠特汉发表了交通流理论的里程碑著作《论动力波》[2-3]。1956年,理查德独立提出相类似的理论,这就是称之为LWR理论的运动学模型。 LWR模型的优点是数学上只有一个微分方程,易于求解,且能用所得的微分方程解来解释最基本的交通现象;但LWR始终假设交通流速度总是处于平衡态,因而对交通瓶颈不能准确描述,更不能解释交通的时走时停和自组织现象[4]。 3)稳步发展阶段 70年代,世界经济再一次快速增长,交通流理论也得到了很好的发展。1971年,Payne把流体动力学中的动量方程引入交通流中,结合LWR方程,推出了交通流动力学新模型,成为交通流动力学研究史上的另一篇经典著作。[5]Payne 依照跟车理论,进一步将模型方程进行离散化,编写了第一个具有工程实际意义的计算机软件FREFLO程序。[6] 1975年,美国运输研究委员会编写了第一部交通流理论专著《交通流理论》,系统地阐述了这时期的理论研究成果。 1990年,加州大学阿道夫.梅.,又推出了另一部专著《交通流理论基本》,该书包括交通流理论研究的10个方面内容。 到了1996年,美国运输研究委员会在《交通流理论》(75年版)一书基础上联合编写了《交通流理论专论》一书,该书是《交通流理论》的升级,并补充加入了新的内容。 目前,国际上较有影响力的是德国学者Dirk Helbing和Boris S Kerner提出的三相交通流理论,提出了用物理学中相变的思想来研究交通,提出了“畅行相”、“同步相”、“堵塞相”的概念[7-9];我国学者吴正提出了低速混合交通[10],黄海军、姜锐等人也发展了交通流[11-16]。 总的来说,80年代以来至今,交通流理论研究进展缓慢,本质上仍为沿用50年代的跟驰模型和流体动力学模拟方法,虽在具体细节上有所改进,但总体上未见重大突破,国际上交通流宏观理论虽有发展,但研究水平还有待于进一步提高。在对交通流压缩性理论的收集中发现,在可以查到的文献中,仅有吉林大学王殿海等2009年发表于东南大学学报的《交通流压缩特性研究》[17]一文,文中没有涉及采用交通流实际阻塞密度计算交通流压缩系数、交通波波速的计算方法。 2. 交通流微观模型 微观模型研究单个车辆在相互作用下的个体行为。主要包含跟驰模型和元胞

中国证券市场股票价格预测模型综述

中国证券市场股票价格预测模型综述 王 浩 (洛阳理工学院工程管理系,洛阳 471023)* 摘 要:中国金融市场的证券价格存在着可预测成分。现有的各种统计预测方法基本都可以归纳为时间关系模型和因果关系模型两大类,详细分析了各种模型的实现方法并总结了其特点。 关键词:预测;股票价格;统计模型;综述do:i 10.3969/j .issn .1000-5757.2009.07.058 中图分类号:F830191 文献标志码:A 文章编号:1000-5757(2009)07-0058-03 一、证券市场可预测性 有效市场理论指出,证券价格呈现随机游走特征,因此技术分析和掷骰子选出的股票,最终表现相差无几。大量分析却发现中国股票价格波动具有长期记忆性,拒绝了随机游走假设,即股市涨跌存在自身的规律,无论长期和短期都存在着可预测的成分,因而技术分析是有用的,通过采用 相应策略,投资者可以获得超常利润。[1] 中国证券市场呈 现弱有效性的原因可能在于,作为一个新兴市场,法制、监管等因素造成市场信息传递效率低下,投资者在博弈中存在严重的信息和资金实力不对称,而且这种不对称状态并不能在市场中迅速消除,因此F a m a 所描述的概率上的/瞬时性0还无法达到,而这种市场结构的特点,使得某些/技术分析0成为信息挖掘的成本。 由于股票指数序列呈现高度的非线性,经典计量经济模型和时间序列模型的有效性受到了挑战。现代预测理论和统计学、信息技术、优化算法紧密结合,向复杂化和智能化方向发展。至少目前在我国,各种预测技术方兴未艾,投资者按照自己的经验采用各不相同的指标作为决策依据,在市场上低买高卖,获得了成功,也经历过失败。 二、主要预测模型1.神经网络模型 神经网络是一种大规模并行处理系统,具有良好的自学习能力、抗干扰能力和强大的非线性映射能力,能够从大量历史数据中进行聚类和学习,自动提取样本隐含的特征和规则,进而找到某些行为变化规律,可以实现任何复杂的因果关系。BP (反向传播)和RBF (径向基函数)神经网络是最常见的股市预测模型。崔建福等发现BP 模型普遍显著优于 GARCH (广义自回归条件异方差)模型,从而认为对股票价格这样波动频繁的时间序列,从非线性系统角度建模略胜于 从非平稳时间序列角度建模。[2] 由于传统算法收敛速度慢且 全局寻优能力差,更多研究将精力放在对神经网络结构和参数的改进上。丁雪梅等发现改进后BP 算法的预测结果比 回归预测、指数平滑预测和灰色预测都要好。 [3]神经网络预测方法的应用有两个明显特点。一方面,统计模式识别和数字信号处理等领域的特征选择和提取方法,如小波包最优分解方法、混沌吸引子理论、K a l m an 滤波算法、主成分分析、灰色系统理论,广泛用于神经网络输入参数的甄别。另一方面,新的网络模型不断被应用于证券预测实践以提高映射效率,如模糊神经网络和小波神经网络。预测结果明显优于普通神经网络模型。 神经网络的缺陷在于,网络结构只能事先指定或应用启发式算法在训练过程中寻找,需要在充分了解待解决问题的基础上,主要依靠个人经验来确定,没有统一的规范,往往需要通过反复改进和试验,最终才能选出一个相对较好的设计方案,并且网络训练过程易陷入局部极小点。不过,神经网络最致命缺点在于,无法表达和分析预测系统的输入输出之间的关系,难以解释系统输出结果。 2.灰色系统和随机过程模型 灰色预测普遍采用灰色系统模型,经由累加过程削弱原始数据的随机干扰,突出系统所蕴涵的内在规律,然后建立动态预测模型。马尔可夫过程是无后效性的随机过程,是一种应用极为广泛的传统方法。灰色系统GM (1,1)模型的解为指数型曲线,几何图形较为平滑,比较适用于具有增长趋势的问题,而对随机性波动较大的数据进行预测,会 58 第25卷 第7期V o.l 25 四川教育学院学报 J OURNAL OF S I CHUAN C O LLEG E OF EDU CAT I ON 2009年7月 Ju.l 2009 * 收稿日期:2009-02-23 作者简介:王浩(1973)),男,河南西峡人,副教授,硕士,研究方向:区域经济发展理论与数量分析。

TransCAD四阶段法交通流分配

建小区,填属性,画小区,填小区属性数据, 建路网,填属性,画路网,填路网属性数据, 进入小区层建立联系:在小区层tools-map editing-connect点OK。(作用:将路的节点与形心联系起来) 补全路网数据。 建立距离矩阵:在小区层tools-geographic analysis-distance matrix点OK起名保存 期望线:在小区层tools-geographic analysis-desire lines起名后点OK 建立网络将所的联系起来:networks/paths-create将other link fields和other node fields中的全部选中。起名后保存。 用重力模型生成OD分布矩阵:在小区层planning-tripdistribution-grarity application在datdview栏选小区层,productions选生成量attractions 选吸引量,constraint type选doubly双重力模型点OK保存。 选点层数据加属性:dataview-modify table点addfield加属性起名后点OK。将小区号填到对应的点好后面。然后点tools下的selection将填上小区号的行选中。 将OD矩阵的小区行列号ID转换成为小区质心节点行列号ID 在交通分布matrix中右键Indices→Add indices 出现对话框:

点击Add Index,完成以下设置 point点层index点层数据中新增的属性点击OK,再次回到索引对话框,选择新索引即可。 将rowids改为new行列号转换完成。

CA元胞自动机优化模型原代码

CA优化模型原代码: M=load(‘d:\ca\jlwm’) N=load(‘d:\ca\jlwn.asc’) lindishy=load(‘d:\ca\ldfj3.asc’) caodishy=load(‘d:\ca\cdfj3.asc’) gengdishy=load(‘d:\ca\htfj3.asc’) [m,n]=size(M); Xr=[1 1 -1 1 1 1 -1 -1 1 1;1 1 1 1 -1 -1 1 1 1 -1;-1 1 1 1 -1 -1 -1 1 -1 -1;1 1 1 1 1 1 -1 1 1 I; l -1 -1 1 1 -1 -1 -1 1 1;1 -1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 -1;-1 1 -1 -1 -1 -1 1 -1 -1 -1;-1 1 1 1 -1 1 -1 1 -1 -1;1 1 -1 1 1 -1 -1 -1 1 1;1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 1 1]; caodi=0;lindi=0;gengdi=0; for i=1:m forj=l:n if M(i,j)==4 caodi=caodi+1; elseif M(i,j)==3 lindi=lindi+1; elseif M(i,j)==2 gengdi=gengdi+1; end end end for i=1:m for j=1:n if M(i,j)==4 if lindishy(i,j)>gengdishy(i,j) if lindishy(i,j)>caodishy(i,j) z=0; for P=max(1,i-1):min(i+1,m) for q=max(j-1,1):min(j+1,n) if (M(p,q)~=0)&&xr(M(p,q),3)==-1 z=1; end end end if z== 0 caodi=eaodi-1; M(i,j)=3; lindi=lindi+1; end elseif lindishy(i,j)==caodishy(i,j) caoditemp=0; linditemp=0; gengditemp=0;

交通流元胞自动机模型综述

第23卷 第1期2006年1月 公 路 交 通 科 技 Journal of Highway and Transportation Research and Development Vol .23 No .1 Jan .2006 文章编号:1002-0268(2006)01-0110-05 收稿日期:2004-09-27 作者简介:郑英力(1971-),女,福建宁德人,讲师,研究方向为交通控制与仿真.(z hengyl71@s ina .com ) 交通流元胞自动机模型综述 郑英力,翟润平,马社强 (中国人民公安大学 交通管理工程系,北京 102623) 摘要:随着交通流模拟的需要及智能交通系统的发展,出现了基于元胞自动机理论的交通流模型。交通流元胞自动机模型由一系列车辆运动应遵守的运动规则和交通规则组成,并且包含驾驶行为、外界干扰等随机变化规则。文章介绍了交通流元胞自动机模型的产生与发展,总结和评述了国内外各种元胞自动机模型,并对元胞自动机模型的发展提出展望。 关键词:元胞自动机;交通流;微观模拟;模型中图分类号:U491.1+23 文献标识码:A Survey of Cellular Automata Model of Traffic Flow ZH ENG Ying -li ,ZH AI Run -p ing ,MA She -q iang (Department of Traffic Management Engineering ,Chinese People 's Public Security University ,Beijing 102623,China )Abstract :With the increas ing demand of traffic flow si mulation and the development of ITS research ,the traffic flow model based on cellular automata has been developed .Cellular automata model of traffic flow incorporates a series of vehicle movement rules and traffic regulations .Meanwhile ,the model works under some stochastic rules takin g into consideration of drivers 'behaviors and ambient interfer -ences .This paper introduces the establishment and development of cellular automata model of traffic flow ,su mmarizes and comments on different kinds of typical cellular automata models of traffic flow ,and furthermore ,presents a new perspective for further stud y of the model . Key words :Cellular automata ;Traffic flow ;Microscopic simulation ;Model 0 引言 交通流理论是运用物理学和数学定律来描述交通特性的理论。经典的交通流模型主要有概率统计模 型、车辆跟驰模型、流体动力学模型、车辆排队模型等 [1] 。20世纪90年代,随着交通流模拟的需要及智 能交通系统的发展,人们开始尝试将物理学中的元胞自动机(Cellular Automata ,简称CA )理论应用到交通领域,出现了交通流元胞自动机模型。 交通流C A 模型的主要优点是:(1)模型简单,特别易于在计算机上实现。在建立模型时,将路段分 为若干个长度为L 的元胞,一个元胞对应一辆或几辆汽车,或是几个元胞对应一辆汽车,每个元胞的状态或空或是其容纳车辆的速度,每辆车都同时按照所建立的规则运动。这些规则由车辆运动应遵守的运动规则和交通规则组成,并且包含驾驶行为、外界干扰等随机变化规则。(2)能够再现各种复杂的交通现象,反映交通流特性。在模拟过程中人们通过考察元胞状态的变化,不仅可以得到每一辆车在任意时刻的速度、位移以及车头时距等参数,描述交通流的微观特性,还可以得到平均速度、密度、流量等参数,呈现交通流的宏观特性。

动态交通流分配浅析

动态交通流分配浅析 摘要:实现交通分配理论的交通分配模型可分为两大类:静态交通分配模型和动态交通分配模型,它们都有各自的优缺点。静态交通分配模型假设交通需求和路段行程时间为常数或仅依赖于本路段上的交通流量,这对于交通量比较平稳、路段行驶时间受交通负荷影响较小的城市间长距离非拥挤的城市交通特性分析和路网规划是比较可行的。而对于存在拥挤现象的城市交通网络,交通需求在一天之中变化甚大。使得网络交通流的时空分布规律具有时变特性,从而导致路段行驶时间大大依赖于交通负荷的变化。因此,在城市交通控制与管理中更需要考察路网中,交通流状态随空间与时间的演化过程,针对可能出现的拥挤和阻塞及时采取有效措施.确保城市交通系统平稳、高效地运行。动态交通分配考虑了交通需求随时间变化和出行费用随交通负荷变化的特性,能够给出瞬间的交通流分布状态。 关键词:动态交通流分配定义现状意义存在问题 The shallow analysis of Dynamic Traffic Assignment Abstract: the traffic assignment model of Traffic assignment theory can be divided into two categories: static and dynamic traffic assignment model for traffic assignment models, both of which have their own advantages and disadvantages. Static traffic assignment models assuming that traffic demand and link travel time is constant or only dependent on the traffic flow on this road, which is relatively stable for the traffic, roads and the traffic load less affected by the time the inter-city long distance non-urban traffic congestion characterization and network planning is more feasible. However, for there is congestion in the urban transport network., changes in traffic demand in the day are great, which makes the network traffic flow varies with time-varying spatial and temporal distribution of properties, resulting in roads and the time relied heavily on the traffic load changes. Thus, in urban traffic control and management of road, it is more significant to examine how traffic flow varies with space and tempo while studying the road network, and thus timely and effective measures can be taking for the congestion and obstruction., and that ensure that urban transport system operate smoothly and effectively. Dynamic traffic assignment included traffic demand changes over time and travel costs with the changing nature of traffic load, moreover, it can give an instant flow of traffic distribution. Key words: dynamic traffic assignment, definition, status quo, meaning, problems ·0引言 动态交通分配的这种功能使其在城市交通流诱导系统及智能运输系统的研究中具有举足轻重的作用。因而,研究动态交通分配理论.并将其应用于交通控制与管理是十分必要的。同时,动态交通分配为交通流管理与控制动态路径诱导等提供了依据,也是智能交通系统的重要理论基础。

元胞自动机NaSch模型及其MATLAB代码

元胞自动机N a S c h模型 及其M A T L A B代码 This manuscript was revised by the office on December 22, 2012

元胞自动机N a S c h模型及其M A T L A B代码 作业要求 根据前面的介绍,对NaSch模型编程并进行数值模拟: 模型参数取值:Lroad=1000,p=0.3,Vmax=5。 边界条件:周期性边界。 数据统计:扔掉前50000个时间步,对后50000个时间步进行统计,需给出的结果。 基本图(流量-密度关系):需整个密度范围内的。 时空图(横坐标为空间,纵坐标为时间,密度和文献中时空图保持一致,画500个时间步即可)。 指出NaSch模型的创新之处,找出NaSch模型的不足,并给出自己的改进思路。 流量计算方法: 密度=车辆数/路长; 流量flux=density×V_ave。 在道路的某处设置虚拟探测计算统计时间T内通过的车辆数N; 流量flux=N/T。 在计算过程中可都使用无量纲的变量。 1、NaSch模型的介绍 作为对184号规则的推广,Nagel和Schreckberg在1992年提出了一个模拟车辆交通的元胞自动机模型,即NaSch模型(也有人称它为NaSch模型)。 时间、空间和车辆速度都被整数离散化。道路被划分为等距离的离散的格子,即元胞。 每个元胞或者是空的,或者被一辆车所占据。 车辆的速度可以在(0~Vmax)之间取值。 2、NaSch模型运行规则 在时刻t到时刻t+1的过程中按照下面的规则进行更新: (1)加速:vnmin(vn1,vmax) 规则(1)反映了司机倾向于以尽可能大的速度行驶的特点。 (2)减速:vnmin(vn,dn) 规则(2)确保车辆不会与前车发生碰撞。 (3)随机慢化:以随机概率p进行慢化,令:vnmin(vn-1,0) 规则(3)引入随机慢化来体现驾驶员的行为差异,这样既可以反映随机加速行为,又可以反映减速过程中的过度反应行为。这一规则也是堵塞自发产生的至关重要因素。 (4)位置更新:vnxnvn,车辆按照更新后的速度向前运动。其中vn,xn分别表示第n辆车位置和速度;l(l≥1)为车辆长度; p表示随机慢化概率;dnxn1xn1表示n车和前车n+1之间空的元胞数; vmax为最大速度。 3、NaSch模型实例

关于元胞自动机在交通流理论方面的应用

关于元胞自动机在交通流理论方面的应用 一.概念阐述 1. 元胞自动机 定义:一种利用简单编码与仿细胞繁殖机制的非数值算法空间分析模式。 不同于一般的动力学模型,元胞自动机不是由严格定义的物理方程或函数确定,而是用一系列模型构造的规则构成。凡是满足这些规则的模型都可以算作是元胞自动机模型。因此,元胞自动机是一类模型的总称,或者说是一个方法框架。其特点是时间、空间、状态都离散,每个变量只取有限多个状态,且其状态改变的规则在时间和空间上都是局部的。 2. 交通流理论 定义:是运用数学和物理学的定义来描述交通流特性的一门边缘科学。 它以分析的方法阐述交通现象及其机理,探讨人和车在单独或成列运行中 的动态规律及人流或车流流量、流速和密度之间的变化关系,以求在交通规划、设计和管理中达到协调和提高各种交通设施使用效果的目的。 二.正文 1. 初等元胞自动机: 元胞自动机应用广泛,利用元胞自动机模拟交通流是可行的,比如说利用初等 元胞自动机来模拟交通流,首先要建立元胞自动机模型,建立如下: 考虑有等长的L 个格子的线段 每一个格子i 都有两种状态0和1,在t 时刻i 格子的状态记为:X i t 任意一个格子的下一时刻状态与其当前及前后的格子状态有关,故: 记:X i t+1=F(X i-1t ,X i t ,X i+1t ) 因为t 时刻格子的状态决定了t+1时刻的格子状态,故F 总共有256种定制规 则,为了满足交通规则的需要,我们在这里定制一种称为184的交通流模型。 首个格子与末尾的格子相连,整个线段构成环状。 184交通流模型:每个元胞只有在前进方向的元胞邻居状态无车辆时才前进一 个元胞(位移),即前面有车就不能走。那么对应八种邻居为: 111 110 101 100 ↓ ↓ ↓ ↓ 1 0 1 1 011 010 001 000 ↓ ↓ ↓ ↓ 1 10111000——184

交通流分配模型综述

华中科技大学研究生课程考试答题本 考生姓名陈菀荣 考生学号M201673159 系、年级交通运输工程系、研一 类别科学硕士 考试科目交通流理论 考试日期2017 年 1 月10日

交通流分配模型综述 摘要:近些年,交通流分配模型已经广泛应用到了交通运输工程的各个领域,并且在交通规划中起到了很重要的作用。本文对交通流分配模型研究现状进行了综述,并分别对静态交通流分配模型、动态分配模型以及公交网络进行了阐述和讨论。同时对相关的交通仿真还有网络优化问题研究现状进行了探讨。最后结合自身学习经验做出了一些评价和总结。 关键词:交通流分配;模型;公交网络 0引言 随着经济和科技的发展,城市化进程日益加快,城市也因此被赋予更多的工程,慢慢聚集大量的人口。而人口数量的增加而直接带来的城市出行量增加,不管是机动车出行还是非机动车出行量都相较以前增加了很多,从而引发了一系列的交通问题。因为在城市整体规划中,交通规划已经成为了十分突出的问题。在整个交通规划过程中,交通分配在其中占有很重要的地位,为相关公交路线,具体道路宽度规划等都有很大作用。 1交通流分配及研究进程 1.1交通流分配简介 由于连接OD之间的道路有很多条,如何将OD交通量正确合理的分配到O 和D之间的各条路线上,是交通流分配模型要解决的首要问题。交通流分配是城市交通规划的一个重要组成部分也是OD量推算的基础。交通流分配模型分为均衡模型和非均衡模型。 1.2交通流模型研究进程 以往关于交通流分配模型的研究多是基于出行者路径偏好的,主要有以Wardrop第一和第二原则为分配依据建立的交通分配模型,Wardrop第一原则假定所有出行者独立做出令自己出行时间最小的决策,最终达到纳什均衡的状态,此时的流量为用户最优解,在这种状态下,同一个起始点时间所有有流路径的通行时间相等,并且大于无流路径的通行时间;Wardrop第二原则假定存在一个中央组织者协调所有出行者的路径选择行为,使得所有出行者的总出行时间最小,对应的状态称为系统最优,此时分布的流量称为系统最优流。 交通流分配模型最早要追述到Beckmann等[1]于1956年首先提出了满足

交通流预测模型综述

交通流预测模型综述 摘要: 随着社会的发展,交通事故、交通堵塞、环境污染和能源消耗等问题日趋严重。为了缓解交通压力,交通专家也提出了各种不同的方法。在交通网络越来越复杂的今天,交通流预测在智能交通系统中是个热门的研究领域,因为正确的交通流预测,可以进行实时交通信号控制,交通分配、路径诱导、自动导航,事故检测等。本文从交通流短期预测模型出发,分析常见预测模型的优缺点,得出综合模型进行预测将是交通流预测领域的发展趋势。 关键字:交通流预测,智能交通系统,综合模型 Traffic flow predictive models review Abstract: With the development of society, traffic accidents, traffic jams, environmental pollution and energy consumption problems become more and more serious. In order to alleviate traffic pressure, traffic experts also puts forward all kinds of different methods. In the traffic network is more and more complex today, traffic flow predictive in intelligent transportation system is a hot research fields, because the correct traffic flow predictive, can real-time traffic signal control, traffic distribution, route guidance, automatic navigation, accident detection, etc. This article from short-term prediction model of traffic flow, analyzes the advantages and disadvantages of common prediction model, it is concluded that predict comprehensive model will be traffic flow predictive areas of development trend. Keywords:Traffic flow predictive, Intelligent transportation system, integrated model 引言 目前,有关交通流预测方面的研究已取得大量的成果,建立了多种实时交通量预测的方法,其预测精度也达到了较高水平。本文先是通过研究分析不同交通流短期预测模型的优缺点,然后对具有优势的基于神经网络的综合模型进行模型的构建。 一、交通流预测概述 (一)交通流预测的必要性 随着人们生活水平的提高,私家车的数量、人们出行的次数等越来越多,使得交通事故、交通堵塞、环境污染和能源消耗等问题日趋严重。很多城市也陷入了“拥有最宽阔的马路,也拥有最宽阔的…停车场?”的困境,严重影响了城市的运转效率,客观上阻碍了社会、经济的快速发展。多年来,世界各国的城市交通专家提出各种不同的方法,试图通过先进的智能交通手段来缓解交通拥堵问题。而实现这些系统或方法的关键,不仅要有实时的道路检测数据,更重要的是,要获得实时、可靠、准确的预测信息。再利用动态路径诱导和交通信息系统为出行者提供实时有效的道路信息,实现动态路径诱导,达到节约出行者旅行时间,缓解道路拥堵,减少污染、节省能源等的目的。因此,准确、可靠的交通预测信息是动态路径诱导系统的基础和关键。

(完整版)DTA动态交通分配

(2005) 西安交通大学对具有排队的多模式动态交通分配问题及其相关应用进行研究。本文对动态交通分配模型发展进行了介绍和总结,并详细讨论了模型中的路段动态函数、流量传播约束、FIFO等相关特性。 将单一交通模式的点排队路段动态模型扩展到多模式动态路段模型,并且证明了各种模式的路段行程时间函数合乎模式内的FIFO特性,以及在拥挤情况下各模式车辆的速度收敛特性。 将多模式随机动态同时的路径与出发时间选择平衡条件描述为变分不等式问题,提出了两个不同的算法用于求解变分不等式问题: 算法一是基于路段的算法,这个算法给出了基于logit的同时的路径与出发时间选择的随机动态网络配载方法,并证明了这个方法的正确性; 算法二是基于路径的启发式算法。仿真试验验证了模型以及两个算法的有效性。提出了多模式多用户动态交通分配模型,用于评估ATIS对不同模式出行者和交通系统的影响。将每一模式的出行者分为两类:一类是装配ATIS的出行者,另一类是未装配ATIS的出行者。由于所能获得的交通信息质量的差异,他们将遵循不同的动态用户平衡条件。同时,每一种模式出行者在选择路径和出发时间时,不但考虑出行费用和进度延误费用的影响,而且还考虑油耗费用的影响。将多模式多用户动态用户平衡条件描述为统一的变分不等式问题,利用对角化算法计算相应的平衡流量状态,并通过仿真试验验证了模型与算法的有效性。使用nested-logit模型模拟ATIS的市场渗透率与服从率,模型的上层模拟了驾驶小汽车出行者的购买行为(市场渗透率),底层主要描述了装配ATIS设备的小汽车出行者的服从行为(服从率)。设计了固定点算法计算ATIS的平衡市场渗透率与服从率。并在简单的路网上进行了仿真研究,结果证明算法与模型是正确和有效的。提出了组合模式动态交通分配模型,模型中假设有两类出行者:一类是纯模式出行者,他们自己驾驶小汽车完成一次出行。另一类是组合模式出行者,在其一次出行的第一部分是自己驾驶小汽车完成的,剩余部分是乘公交车完成的。使用nested-logit模型模拟出行者的复杂出行选择行为。将各种不同的选择行为描述为一个变分不等式问题。并给出了启发式算法求解相应的变分不等式问题。最后,利用仿真研究验证了模型与算法的有效性。 交通分配: (2005)所谓交通分配是指按照一定的原则,将各OD (Origin-Destination)对间的出行量分配到具体的交通网络上去,从而得到各路段的交通量,以判断各路段的负荷水平。近半个世纪以来,国内外学者对交通分配问题进行了大量的研究,提出了不少交通流分配模型与软件。总体来看,这些模型可以分为两大类: 平衡分配模型:遵循War drop用户最优(UO, User Optimum)准则或系统最优(SO, System Optimum)准则。它们或者使得个别交通参与者的出行费用最低,或者使得交通网络上所有出行者的总出行费用最低。 非平衡分配模型:运用启发式解法或其他近似解法的分配模型则统称为非平衡分配模型,如全有全无分配模型、容量受限分配模型、多路径概率分配模型、随机分配模型和嫡分配模型等。 静态模型不能反映交通流的时变特性,相反,动态交通分配考虑了交通需求随时间变化和出行费用随交通负荷变化的特性,能够给出瞬间的交通流分布状态。 DTA(Dynamic Traffic Assignment) 所谓动态交通分配, 就是将时变的交通出行合理分配到不同的路径上, 以降低个人的出行费用或系统总费用。动态交通分配是在交通供给状况以及交通需求状况均为已知的条件下, 分析其最优的交通流量分布模式, 从而为交通流管理、动态路径诱导等提供依据。 交通供给状况:网络拓扑结构、网段特性、既定控制策略等。

短时交通流预测研究综述

短时交通流预测研究综述 摘要:道路交通流预测预报是智能交通系统关键技术之一,短时预测是交通控制、车辆导航的技术基础。本文概述了道路交通流预测方法的发展历程,分析比较了各预测模型的优点、缺点及适用情况,给出了道路交通预测的一般流程。对现存预测方法进行了分类分析:基于统计理论的方法、基于神经网络的方法、基于非线性理论的方法以及基于检测器优化选择的短时交通流预测算法的预测方法。将人工神经网络模型与其他领域的研究相结合的综合预测模型要比单一神经网络预测模型、常规预测模型的预测效果好;以预测的均方误差最小为目标函数,通过遗传算法优化选择合适的检测器,以小波神经网络作为预测算法进行短时交通流预测具有很高的精度和适用性。 关键词:交通工程;交通流理论;短时交通流;预测模型;神经网络算法 Research on Short-Time Traffic Flow Forecasting Methods LIU Jia-tong (1. Department of Bridge Engineering, School of Highway, Chang’an Unversity) Abstract:Prediction of road traffic flow is one of the key technologies of intelligent transportation system. This paper summarizes the development of road traffic flow forecasting methods, analyzes and compares the advantages, disadvantages and application of each forecasting model. The existing prediction methods are classified based on the method of statistical analysis: Based on the theory and methods of nonlinear theory and traffic detector based on the optimal selection of flow prediction algorithm based on prediction method and neural network method. The prediction effect of comprehensive prediction model of artificial neural network model and other fields combined than single neural network prediction model and the conventional prediction; to minimize the mean squared error as the objective function, the genetic algorithm to choose the appropriate detector with the wavelet neural network as prediction algorithm of short term traffic flow forecasting high precision and applicability. Keywords:Transportation Engineering; Traffic Flow Theory; Short-termTraffic Flow; Prediction Model; Neural Network Algorithm

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