《交通流理论》PPT课件 (2).ppt
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1、交通工程学交通工程学(第(第4章章 交通流理论)交通流理论)4.1 概述(了解)概述(了解)4.2 交通流的统计分布特性交通流的统计分布特性(熟练掌握熟练掌握熟练掌握熟练掌握)4.3 排队论模型排队论模型(熟练掌握熟练掌握熟练掌握熟练掌握)4.4 跟驰模型跟驰模型(熟练掌握熟练掌握熟练掌握熟练掌握)4.5 流体模型流体模型(熟练掌握)(熟练掌握)第第4 4章章 交通流理论交通流理论 交通流理论是交通工程学的基本理论,是借助于物理、数学的定律与方法来阐明交通流基本特性的一种理论。4.1 4.1 概述概述历史沿革历史沿革:诞生于诞生于20世纪世纪30年代的概年代的概率论的方法率论的方法.50年代以
2、后成为交通工年代以后成为交通工程的专题研究程的专题研究研究内容研究内容宏观稳态的交通流基本参数模型宏观稳态的交通流基本参数模型交通流统计分布特性交通流统计分布特性交通流理论的模拟与仿真交通流理论的模拟与仿真交通流模型的理论与方法交通流模型的理论与方法:排队论、跟排队论、跟驰理论、流体力学理论、细胞源动机驰理论、流体力学理论、细胞源动机理论理论交通模型:描述交通流状态变量随交通模型:描述交通流状态变量随时间与空间而变化的分布规律及其时间与空间而变化的分布规律及其与交通控制变量之间关系的方程。与交通控制变量之间关系的方程。参数模型:交通流参数之间的关系参数模型:交通流参数之间的关系宏观模型:描述车
3、队的运动规律宏观模型:描述车队的运动规律微观模型:描述单个车辆的运动规律微观模型:描述单个车辆的运动规律静态模型:不随时间改变的稳恒交通静态模型:不随时间改变的稳恒交通流随空间分布的规律流随空间分布的规律动态模型:时间改变的稳恒交通流随动态模型:时间改变的稳恒交通流随空间分布的规律空间分布的规律4.2.1 交通流统计分布的含义交通流统计分布的含义4.2.2 离散型分布离散型分布4.2.3 连续性分布连续性分布4.2 4.2 交通流的统计分布特性交通流的统计分布特性 车辆的到达在某种程度上具有随机性,描述这种随机车辆的到达在某种程度上具有随机性,描述这种随机性的统计规律的方法称为交通流的统计分布
4、。性的统计规律的方法称为交通流的统计分布。qq离散型分布:考察在一段固定长度的时间内离散型分布:考察在一段固定长度的时间内到达某场所的到达某场所的交通数量交通数量或一定距离内或一定距离内分布的交通数量分布的交通数量的波动性。的波动性。信号周期内到达的车辆数。信号周期内到达的车辆数。qq连续型分布:描述事件之间时间间隔的连续型分布为工具,连续型分布:描述事件之间时间间隔的连续型分布为工具,研究事件发生的研究事件发生的间隔时间或距离间隔时间或距离的统计分布特性。的统计分布特性。车头时距分布、速度分布和可穿越空档分布。车头时距分布、速度分布和可穿越空档分布。4.2.1 4.2.1 交通流统计分布的含
5、义交通流统计分布的含义4.2.2 4.2.2 离散型分布离散型分布4.2.2.1 泊松分布泊松分布4.2.2.2 二项分布二项分布4.2.2.1 4.2.2.1 泊松分布泊松分布(1 1)基本公式基本公式 ,k k0 0,1 1,2 2,P Pk k在在计数间隔计数间隔t t内到达内到达k k辆车或辆车或k k个人的概率;个人的概率;单位时间间隔单位时间间隔的平均到达率(辆的平均到达率(辆/s/s或人或人/s/s););t t每个计数间隔每个计数间隔持续的时间(持续的时间(s s)。)。若令若令m=m=tt为为计数间隔计数间隔t t内平均内平均到达的车辆(人)数,到达的车辆(人)数,则则 ,当
6、当m m为为已已知知时时,可可求求出出在在计计数数间隔间隔t t内恰好有内恰好有k k辆车(人)到达的概率。辆车(人)到达的概率。4.2.2.1 4.2.2.1 泊松分布(续)泊松分布(续)(2 2)递推公式:)递推公式:,(3 3)适用条件:适用条件:车流密度不大,车辆间相互影响较弱,其他外车流密度不大,车辆间相互影响较弱,其他外界干扰因素基本上不存在,即车流是随机的。界干扰因素基本上不存在,即车流是随机的。(4 4)泊松分布的均值)泊松分布的均值M M和方差和方差D D都等于都等于tt,而观测数据的均值而观测数据的均值m m和方差和方差S S2 2均为无偏估计,因此,当观测数据表明均为无偏
7、估计,因此,当观测数据表明S S2 2/m/m显著地不等显著地不等于于1.01.0时,就是泊松分布不合适的表示。时,就是泊松分布不合适的表示。mm在在某一给定时间间隔周期内到达车辆的平均数;某一给定时间间隔周期内到达车辆的平均数;S S2 2各车辆到达数与均值之差的平方和的平均数。各车辆到达数与均值之差的平方和的平均数。4.2.2.1 4.2.2.1 泊松分布(续)泊松分布(续)例例4-1 4-1 某某路路段段每每小小时时有有120120辆辆车车通通过过,假假设设车车辆辆到到达达服服从从泊泊松松分分布布,问问在在指指定定的的某某一一分分钟钟内内有有3 3辆辆车车通通过过的的概概率率是是多多大大
8、,而一分钟内不超过而一分钟内不超过3 3辆车的概率又是多大。辆车的概率又是多大。(5 5)应用举例)应用举例例例4-2 4-2 某某信信号号灯灯交交叉叉口口的的周周期期C=97s,C=97s,有有效效绿绿灯灯时时间间g g=44s,=44s,在在有有效效绿绿灯灯时时间间内内排排队队的的车车流流以以S=900S=900(辆辆/h/h)的的交交通通量量通通过过交交叉叉口口,在在有有效效绿绿灯灯时时间间外外到到达达的的车车辆辆要要停停车车排排队队。设设信信号号灯灯交交叉叉口口上上游游车车辆辆的的到到达达率率q=369q=369(辆辆/h/h),服服从从泊泊松松分分布布公公式式中中,求求到到达达车车辆
9、辆不不致致二二次次排排队队的的周周期期数数占占周周期期总数的最大百分率。总数的最大百分率。4.2.2.1 4.2.2.1 泊松分布(续)泊松分布(续)例例4 42 2解解:一一个个周周期期内内能能通通过过的的最最大大车车辆辆数数A AgSgS90044/360090044/36001111辆辆,当当某某周周期期到到达达的的车车辆辆数数N N 1111辆辆时时,则则最最后后到到达达的的(N-11N-11)辆车就不能在本周期内通过而发生二次排队。辆车就不能在本周期内通过而发生二次排队。在在泊泊松松分分布布中中,一一个个周周期期内内平平均均到到达达的的车车辆辆数数m=tm=t36997/360036
10、997/36009.99.9辆。辆。则可能到达车辆数大于则可能到达车辆数大于1111辆的周期出现的概率为辆的周期出现的概率为 即到达车辆不致两次排队的周期数最多占即到达车辆不致两次排队的周期数最多占7171。4.2.2.2 4.2.2.2 二项分布二项分布(1)基本公式:,k0,1,2,Pk在计数间隔t内到达k辆车或k个人的概率;单位时间间隔的平均到达率(辆/s或人/s);t每个计数间隔持续的时间(s)或距离(m);n观测次数,正整数。通常记 ,则二项分布为:4.1.2.2 4.1.2.2 二项分布(续)二项分布(续)(2)递推公式:(3)适用条件:车辆比较拥挤、自由行驶机会不多的车流。(4)
11、分布的均值M和方差D分别为M=np,D=np(1-p),显然有MD。用观测数据计算出来的样本均值m和方差S2代替M和D,因此,S2/m 应当小于1。当S2/m显著大于1.0时,就是二项分布不适的表示。4.2.2.3 4.2.2.3 负二项分布负二项分布基本公式:基本公式:适用条件:车流受到干扰。车辆到达起伏幅度比较适用条件:车流受到干扰。车辆到达起伏幅度比较大的车流,而计数周期比较短的高方差分布大的车流,而计数周期比较短的高方差分布分布的均值分布的均值MM和方差和方差D D分别为分别为MM=kp/pkp/p,D D=kp/pkp/p2 2,显然有显然有MMD D。用观测数据计算出来的样本均值用
12、观测数据计算出来的样本均值mm和方差和方差S S2 2代替代替MM和和D D,所以负二项分布的,所以负二项分布的S S2 2/m/m应当应当大于大于1 1,当,当S S2 2/m/m显著显著 小于小于1.01.0时,就是负二项分布时,就是负二项分布不适的表示。不适的表示。4.2.3 4.2.3 连续型分布连续型分布4.2.3.1 负指数分布负指数分布4.2.3.2 移位负指数分布移位负指数分布4.2.3.1 4.2.3.1 负指数分布负指数分布(1 1)基本公式:基本公式:P(ht)P(ht)到达的车头时距到达的车头时距h h大于大于t t秒的概率;秒的概率;车流的平均到达率车流的平均到达率(
13、辆辆/s)/s)。推推导导:由由 可可知知,在在计计数数间间隔隔t t内内没没有有车车辆辆(k k0 0)到到达达的的概概率率 ,这这表表明明,在在具具体体的的时时间间间间隔隔t t内内,无无车车辆辆到到达达,则则上上次次车车到到达达和和下下次次车车到到达达之之间间,车车头头时时距距至至少少有有t t,即即 。4.2.3.1 4.2.3.1 负指数分布(续)负指数分布(续)(2 2)负指数分布的均值M和方差D分别为M=1/,D=1/2,用样本均值m代替M、样本的方差S2代替D,既可算出负指数分布的参数。(3 3)适用条件:用于描述有充分超车机会的单列车流)适用条件:用于描述有充分超车机会的单列
14、车流和密度不大的多列车流的车头时距分布,和密度不大的多列车流的车头时距分布,它常与计它常与计数的泊松分布相对应。数的泊松分布相对应。(4 4)负指数分布的概率密度函数)负指数分布的概率密度函数 是单降的,车头时距越短,其出现的概率越大,但车是单降的,车头时距越短,其出现的概率越大,但车头时距至少有一个车长,所以车头时距必有一个大于头时距至少有一个车长,所以车头时距必有一个大于零的最小值零的最小值。负指数分布负指数分布4.2.3.1 4.2.3.1 负指数分布(续)负指数分布(续)(5 5)应用举例例43 某交通流属泊松分布,已知交通量为1200辆/h,求:a)a)车头时距车头时距t t 5s5
15、s的概率;的概率;b b)在)在1 1小时内,车头时距小时内,车头时距t t5s5s所出现的次数;所出现的次数;在次要车流通行能力研究中的应用在次要车流通行能力研究中的应用4.2.3.2 4.2.3.2 移位负指数分布移位负指数分布(1 1)基本公式)基本公式 为为克克服服负负指指数数分分布布的的车车头头时时距距趋趋近近于于零零其其频频率率出出现现愈愈大大这这一一缺缺点点,可可将将负负指指数数分分布布曲曲线线从从原原点点O O沿沿t t向向右右移移一个最小间隔长度一个最小间隔长度,得到移位负指数分布曲线:,得到移位负指数分布曲线:大于零的一个最小车头时距,一般在大于零的一个最小车头时距,一般在
16、1.01.01.5s1.5s之间。之间。(2 2)移位)移位负指数分布的均值M和方差D分别为M=1/+,D=1/2,用样本均值m代替M、样本的方差S2代替D,则可算出移位负指数分布的参数和 。4.2.3.2 4.2.3.2 移位负指数分布(续)移位负指数分布(续)(3 3)适用条件)适用条件 用用于于描描述述不不能能超超车车的的单单列列车车流流的的车车头头时时距距分分布布和和车流量低的车流的车头时距分布。车流量低的车流的车头时距分布。(4 4)移位负指数分布的局限)移位负指数分布的局限 移移位位负负指指数数分分布布的的概概率率密密度度函函数数曲曲线线是是随随t-t-单单调调递递降降的的,车车头
17、头时时距距愈愈接接近近,其其出出现现的的可可能能性性愈愈大大。这这在在一一般般情情况况下下是是不不符符合合驾驾驶驶员员的的心心理理习习惯惯和和行行车车特特点点的的。从从统统计计角角度度看看,车车头头时时距距分分布布的的概概率率密密度度曲曲线线一般总是先升后降的。一般总是先升后降的。其他常用分布形式 爱尔兰分布:爱尔兰分布:T:T:观测时间间隔的平均值观测时间间隔的平均值 T:T:车头时距(车头时距(s s)H:H:车头时距的观测值车头时距的观测值当当k k1 1时,为负指数分布时,为负指数分布当当k k1 1时,为爱尔兰分布时,为爱尔兰分布K:确定分布曲线形状的参数K值4舍5入,取整数对数正态
18、分布:分布检验在实际观测中,不可能对观测值的全部取值的概在实际观测中,不可能对观测值的全部取值的概率进行反复观测,往往是以局部观测数列的分率进行反复观测,往往是以局部观测数列的分析和观测值的算术平均值或方差为依据,推断析和观测值的算术平均值或方差为依据,推断其符合某种分布规律其符合某种分布规律为了运用局部观测资料,即用样本推算总体的分为了运用局部观测资料,即用样本推算总体的分布,需要先对总体的分布概率进行假设,然后布,需要先对总体的分布概率进行假设,然后用局部观测的数据来验证其符合程度用局部观测的数据来验证其符合程度拟合度检验:实际样本与理论样本之间总存在差拟合度检验:实际样本与理论样本之间总
19、存在差异,且随机取样也存在样本之波动,其差异与异,且随机取样也存在样本之波动,其差异与变化程度究竟如何,即拟合度如何,只能通过变化程度究竟如何,即拟合度如何,只能通过拟合度检验来鉴别。常用的检验为拟合度检验来鉴别。常用的检验为x x2 2检验检验(ChiquareChiquare test test)检验的原理:首先假设观测数列具有某种分布特性,于是建立实际频率与理论频率之间的差异,此差异用计算值X2表示。在确定的显著水平的条件下确定临界值x2。当计算值x2小于临界值x2时,假设分布被接受,否则,重新假设分布,重新进行计算检验计算过程:1 1、建立原假设、建立原假设H H0 0计算计算p p1
20、 1、p p2 2、p p3 3。P Pn n计算计算F F1 1、F F2 2、F F3.3.F Fn n、2 2、选取统计量:、选取统计量:3 3、确定临界值:、确定临界值:由显著水平由显著水平 与自由度与自由度DFDF确定确定DF=c-a-1DF=c-a-1由表由表4-24-2查出临界值查出临界值x x2 24 4、求统计检验结论:、求统计检验结论:X X2 2计算计算 X X2 2临界临界,假设成立,分布被接受,假设成立,分布被接受否则,重新假设其分布,重新进行检验否则,重新假设其分布,重新进行检验常用统计分布中的a值与DF值分布分布a aDFDF泊松分布泊松分布1 1C-2C-2二项
21、分布二项分布2 2C-3C-3负二项分布负二项分布2 2C-3C-3正态分布正态分布2 2C-3C-3均匀分布均匀分布0 0C-1C-1X2检验中需要注意的事项:样本量较大,N50分组数应该连续,以79组为宜,一般不小于5组各组的理论频数不得小于5,如Ej=5,则应该将相邻的组项合并,直至Ej5为止。这时应以合并后的组数作为计算自由度的c值例:下表为某观测现场的车流量数据,时间间隔为例:下表为某观测现场的车流量数据,时间间隔为1min1min,试检验其分布规,试检验其分布规律是否服从泊松分布?显著水平为律是否服从泊松分布?显著水平为5 5组序号组序号每分钟到达的车辆数每分钟到达的车辆数x xi
22、 i频数频数f fi i累计车辆数累计车辆数1 10 00 00 02 21 19 99 93 32 26 612124 43 39 927275 54 4111144446 65 59 945457 76 65 530308 87 71 17 79 9880 00 0 5050 174174解:1、根据泊松分布计算Pi2、计算理论频数Ej组号组号f fi iP Pi in nFjFj1 10 00.03100.031050501.551.550.570.572 29 90.10790.107950505.45.43 3 2 26 60.18770.187750509.399.391.231.
23、234 4 3 39 90.21770.2177505010.8910.890.330.335 5 4 411110.18940.189450509.479.470.240.246 6 5 59 90.13180.131850506.596.590.870.877 75 50.07650.076550503.833.830.070.078 81 10.03800.038050501.901.909 90 00.01960.019650500.980.981 150503.313.31960.13890.13457.07163 3、确定、确定DFDFc ca a1=6-1-1=41=6-1-1=
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