交通工程学电子课件第8章交通流理论

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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2345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：时间T内到达车

2、辆数大于x但不超过y的概率：18.1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，0

3、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，0

4、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0～1.0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。——按自由流状态行驶车辆所占的比例；——车辆

5、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、各组的理论频数Fi不得少于5；4、统计

6、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。驾驶员为了避免发生碰撞和节省

7、行车时间，根据前车的速度变化信息而采取相应的车速。车辆跟驰理论只研究非自由行驶状态下车队的行驶特性8.2跟驰理论非自由行驶状态跟驰车辆的行驶特性：制约性紧随要求、车速条件和间距条件构成了一队汽车跟驰行驶的制约性，即前车的车速制约着后车的车速和两车间距。延迟性感觉阶段、认识阶段、判断阶段、执行阶段所需要的时间称为反应时间，从而产生延迟性。传递性第一辆车的运行状态制约着第二辆车的运行状态，第二辆车的又制约着第三辆车，…，第n辆车制约着第n+1辆，即为传递性。传递性由于具有延迟性，所以信息沿车队向后传递不是平滑连续而是象脉冲一样间断连续的。8.