《交通流理论》PPT课件(I)

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1、第四章交通流理论重点、难点1、排队论“M/M/1系统”2、跟驰理论和流体动力学理论3、车流波动理论及其应用一、交通流的统计分布特性随机性描述方法二、排队论应用1、排队系统,排队2、排队系统的三个组成部分:①输入过程:各种类的顾客(车或行人)按怎样的规律抵达;定长输入(D)、泊松输入(M)、爱尔朗输入(Ek)②排队规则:到达的顾客按怎样的次序接受服务。损失制、等待制、混合制③服务方式——服务台个数和顾客服务时间定长分布(D)负指数分布(M)爱尔朗分布(Ek)k-爱尔朗分布是一种连续型概率分布,交通流理论中用来描述高流量车头时距的概率分布。如果k

2、个随机变量Xi,i=1,2,…,k,分别服从指数分布,那么随机变量X=X1+X2+…+xk服从爱尔朗分布。即:具有k-爱尔朗分布的随机变量可以看作具有同一指数分布的独立的k个随机变量之和。3、排队系统的几个重要指标:①队长:系统中正在接受服务和等待服务的顾客数;②等待时间:顾客到达——接受服务的时间;③忙期:服务台连续繁忙的时期。三、M/M/1系统设平均到达率为λ,则到达的平均时距为设平均服务率为μ,则平均服务的时间为比率,交通强度或利用系数(服务强度)当ρ<1,则排队系统是平稳的;ρ≥1,则排队系统是不平稳的;当ρ<1,则排队系统是平稳的;

3、ρ≥1,则排队系统是不平稳的;系统中没有车辆的概率:P(0)=1-ρ系统中有n辆车的概率:P(n)=ρn(1-ρ)=ρnP(0),①平均顾客数(队长):②顾客数的方差:③平均排队长度:④平均等待时间为(接受服务前在系统中的等待时间):⑤平均消耗时间(等待时间+服务时间):例1一收费站,车辆到达是随机的,单面车流量为300辆/小时,收费员平均每10秒完成一次收费并放行一辆汽车,符合负指数分布。试后计在检查站上挤占队系统中的平均车辆数。平均排队长度,平均消耗时间及平均等待时间。求解步骤这是一个M/M/1系统,作业某一收费亭,收费时间服从负指数分布

4、,平均每辆汽车的交费时间为7.2s,汽车到达率为400辆/h,并服从泊松分布,求:①收费亭空闲的概率;②收费亭前有车辆排队的概率;③收费亭前有车辆排队的概率是排队车超过6辆的概率;四、跟驰理论一、车辆跟驰模型的研究:方法:动力学方法范畴:单一车道,无法超车,一列车队,后车跟随前车1、非自由行驶状态——在道路上行驶的一队高密度汽车,车间距离不大,车队中任一辆车的车速都受到前车速度的制约,司机只能按前车提供的信息采用相应车速。2、非自由行驶状态的车队的三个特征:①制约性:“车速”和“间距”;②延迟性:后车司机对前车运行状态的改变的适应时间为T,前

5、车在时刻t的动作,在时刻t+T后车才能作出相应的动作。③传递性:脉冲波动(第1辆车传递给第2辆车,第2辆车传递给第3辆车,第3辆车传递给第4辆…………)五、流体动力学模拟理论1955年,英国学者莱脱希尔和惠特汉将交通流比拟为流体P81表4-3一、车流的连续性方程流入量-流出量=△X内车辆总数的变化即:[Q-(Q+△Q)]△t=[K-(K-△K)]·△X或又∵Q=KV,则:(连续性方程)上式表明:当Q随距离而降低时,K则随时间而增大。区域Ⅰ内:V最高,而K最低;Ⅱ内:V↓,K↑;Ⅲ内:V↑,K↓。二、车流波动理论Q1、Q2——前后两种车流状态的

6、流量;K1、K2——前后两种车流状态的密度。两车车间间距为L2-L1,第1辆车行驶的距离为L1=V1t第2辆车行驶的距离为L2=V2t又∵∴微弱波的波速公式(前后车流状态变化不大):A→B集结波前进波B→A消散波B→C集结波后退波C→B消散波24六、车流波动理论的应用例:道路上的车流量为720辆/h,车速为60km/h,今有一辆超限汽车以30km/h的速度进入交通流并行驶5km后离去,由于无法超车,就在该超限车后形成一低速车队,密度为40辆/km,该超限车离去后,受到拥挤低速车队以车速50km/h,密度为25辆/km的车流疏散,计算:(1)拥

7、挤消散时间ts;(2)拥挤持续时间tj;(3)最大排队长度;(4)排队最长时的排队车辆数;(5)参与过排队的车辆总数。25四、车流波动理论的应用解:三种状态的Q、K、V分别如图所示:超限车进入后,车流由状态变Ⅰ为状态Ⅱ,将产生一个集结波:(注意集结波的方向!)5kmQ1=720V1=60K1=12Q2=1200V2=30K2=40Q3=1250V3=50K3=25w1w2ⅠⅡⅢ26四、车流波动理论的应用超限车插入后,领头超限车的速度为30km/h,集结波由超限车进入点以w1=17.14km/h的速度沿车流方向运动。如果这种状况持续1h,1h后

8、跟在超限车后的低速车队长度为:30-17.14=12.86km。但超限车行驶5km后离去,超限车行驶5km所用集结时间为:ta=5/30=0.167h,在超限车驶离

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