NaSch模型的修改

1、NaSch模型的修改當Psafe> rand (), 7. 1 < 1且7. 1 > +1時，可將車輛狀態(tài)演化的并行更新規(guī)那么修改為1) 以概率P延遲過程。Vi(t 1/3) maxVi(t) 1,0，該過程表示車輛的隨機延遲行為；2) 加速過程。Vi(t+2/3)二minv i(t+1/3)+1,v max，該過程表示車輛期望到達的最大速度；3) 減速過程。Vi(t+1) =minv i (t+2/3),d i (t)，該過程表示車輛為了防止碰撞所進行的 確定性減速行為；4) 位置更新。Xi(t+1)二Xi(t)+vi(t+1)，該過程表示每輛車按照前面的步驟得到的速度更

2、新自己的位置 。式中；Fsafe為平安概率，rand ()是產(chǎn)生0I之間的一個 隨機數(shù)。車輛在行駛過程中的換道規(guī)那么與ST C A模型的換道規(guī)那么一樣。用2個長度為L的一維離散的格點鏈來表示2條單向車道，數(shù)值模擬 的一個元胞實際道路長度為7. 5 m ,用1 000個 一維離散的格點，表示的實際道路 長度約為7. 5km，邊界為周期性邊界條件，最大速度vmax=5cell /s相 當于實際車速135 km / h，車輛隨機減速概率F = 0. 25,換道平安距離dsafe= 5 cell。每個車 輛占用一個元胞，時間步長取1 s。N為分布在兩 條車道上車輛的總數(shù) ，那么車流密度，平均速度v,車

3、流量分別為一N/2L1v=-Nvii數(shù)值模擬與分析車輛按設定的車流總密度隨機地分布約在1 000個L的2條車道上，每個樣本運行 20 000時 步，為了消除暫態(tài)的影 響，只對最后的2 000步的 數(shù)值模擬結(jié)果做時間平均，為了消除隨機性的影響，改善初始分布的隨機性，故取20個樣本做系統(tǒng)的平均。當Psafe 1.0時，ST C A模型與本文模 型模擬的密度一流量比擬如圖1所示。從圖1可以看出，在 0. 1K p< 0 . 85區(qū)域，本 文模型所模擬的流量明顯大于ST C A模型模擬的左,6.5.4.32*-20 山 O0.O.O,O.2+C.40O-O密度p/(v<hcell叫)圖1

4、STCA模型與本文模型密度一流量根本圖流量。當< 0 . 11時，本文模型所模擬的車輛均處于暢行狀態(tài)，很少出現(xiàn)靜止車輛或速度為I的車輛，不受平安因素的約束，因此在這一區(qū)域本文模型的模擬曲線和ST CA模型的模擬曲線完全重合。應該注意的是，在0. 12 << 0. 27區(qū)域，本文模型模擬的流量幾乎保持不變，不隨密度的增加而發(fā)生變化，而ST CA模型模擬的流量隨密度 增加而急劇減小，這是由于在此 區(qū)域內(nèi)ST C A模型會出現(xiàn)局部的堵塞相，導致流量的減??；然而在引入平安因素的本文模型中，在此區(qū)域的低速車輛在隨機延遲后很可能不再需要確定性減速，一般不會出現(xiàn)完全靜止的堵塞狀態(tài)。更可能的

5、情況是，出現(xiàn)前后間距為1、速度為1的緩慢行駛區(qū)域，即同步流，系統(tǒng)中的所有車輛都處于運動狀態(tài)，因而考慮平安因素的本文模型的流量較STCA模型模擬的流量要大。隨著密度ID的繼續(xù)增大，緩慢行駛的區(qū)域越來越大，并且導致有些區(qū)域逐漸開展成為堵塞狀態(tài)，即在0. 27W < 0. 85密度區(qū)域，同步流與堵塞相共存，堵塞的狀態(tài)隨密度的增加越來 越嚴重，同步流越 來越少，所 以流 量隨密 度 的增加而減小。當 > 0 . 85,車輛很難滿足平安因素模型，所以不受平安因素的約束，此時本文模型的流量和ST C A模型幾乎重合。當P =0. 25 , Psafe取不同的值時本文模型數(shù)值模擬得到的交通流根本

6、圖如圖2所示。從圖2中可以看出，在 < 0. 11區(qū)域，流量不隨Psafe的變化而變化 ，這是因為當車流密度較低時，經(jīng)過一段時間 的運行后，車流處于暢行的狀態(tài) ，車流速度較高， 不會出現(xiàn)車速為 0，很少出現(xiàn)車速為 1 的情況 ， P不會對交通流產(chǎn)生影響。在0. 1K < 0. 85區(qū)域，數(shù)值模擬 的結(jié)果說明，本文模型模擬的車道具有較大 的通行 能力 ，安 全 因素 psafe 越 大 ，形成 堵 塞 的 區(qū)域轉(zhuǎn)變成緩慢行駛區(qū)域越多，流量越大。當 P =0. 25， psafe 。 取不 同數(shù)值時，本文模型模擬得到的平安駕駛車輛的比例與密度 的變化如0，而且不圖 3 所示。從圖 3 中可 以看到，在 < 0. 11 區(qū)域 ，平安駕駛 的車輛幾乎為 隨 尸 的變換而變化，這與圖2中流量的變化是一致的。在0. 1K< O . 85 區(qū)域，同一密度下平安概率尸psafe 越大，平安駕駛 的車輛越多 ，對應圖 2 中的流量越大。(a)r-=0.25> STCA枳咀的左車ifl制囹片(I)b本文模型的左車追空間(c)出(b)的動85放大圏圖4P«0. 2S時的時空斑團0