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双车道混合交通流时间序列复杂性分析

作　者: 徐尚义
导　师: 吴建军
学　校: 北京交通大学
专　业: 系统分析与集成
关键词: 交通流时间序列可视化去趋势波动分析互相关系数
分类号: U491.112
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 98次
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内容摘要

随着社会经济的迅猛发展,交通基础设施发生了前所未有的迅速增长,然而由于交通需求增长的速度大大高于路网通行能力的增长速度,交通拥堵现象日趋严重,交通事故增加,交通问题逐渐成为社会普遍关注的热点和难点问题。如何深入探讨交通流的复杂特性,对指导解决交通拥堵问题至关重要。交通流元胞自动机模型的出现和发展为交通流理论研究提供了一种新的方向,为交通流动力学理论中系统整体行为与复杂现象的研究提供了一个有效的模型工具。交通流是一个涉及物理、数学、计算机、工程、环境等许多学科的交叉边缘学科。本文的主要工作是运用复杂网络、去趋势波动分析和互相关性方法,对双车道交通流时间序列复杂性进行了系统研究,便于分析交通流特性以及制定合理有效的控制措施。首先,运用可视化算法对双车道交通流时间序列构造的网络拓扑结构发现,在不同的车辆密度下网络具有不同的特征,即具有规则网络和小世界网络特性。但不同的慢车比率和非对称换道条件对构造网络的影响比较小,此外发现当发生事故时,网络均表现出小世界网络特征。其次,利用去趋势波动分析法对双车道交通流时间序列的特性进行分析,得到了交通流时间序列的标度指数,揭示了交通流时间序列所具有的长程相关性和短程相关性以及长程相关性中的非幂律相关性,为研究交通流时空演化复杂性提供了一种新的研究方法。最后,应用相关性分析对双车道交通流时间序列进行了进一步的分析,发现尽管慢车比率不同,但随着车辆密度的不断增大,车道间的互相关系数先是增大到一定程度后再不断的减小,即车辆密度影响着车道间的互相关系数。此外,发现非对称换道条件对车道间的互相关系数影响比较小。

全文目录

致谢  5-6
中文摘要  6-7
ABSTRACT  7-11
1 引言  11-17
  1.1 研究背景及意义  11-13
  1.2 国内外研究现状  13-15
  1.3 研究内容  15-17
2 交通流元胞自动机模型  17-27
  2.1 元胞自动机的构成与定义  17-21
    2.1.1 经典元胞自动机的构成  17-20
    2.1.2 元胞自动机的定义  20-21
  2.2 Nasch模型  21-24
  2.3 双车道元胞自动机模型  24-26
  2.4 小结  26-27
3 基于可视化算法的双车道混合交通流时间序列复杂性分析  27-47
  3.1 复杂网络的基础知识  27-30
    3.1.1 复杂网络的发展历程  27-29
    3.1.2 研究复杂网络的原因  29-30
  3.2 复杂网络的统计特征  30-32
  3.3 双车道混合交通流时间序列的可视化分析  32-46
    3.3.1 可视化算法  32-33
    3.3.2 双车道混合交通流时间序列的可视化分析  33-38
    3.3.3 事故条件下双车道混合交通流时间序列的可视化分析  38-46
  3.4 小结  46-47
4 双车道混合交通流时间序列的去趋势波动分析  47-61
  4.1 去趋势波动分析方法的基本原理  47-50
    4.1.1 DFA算法  48-49
    4.1.2 标度指数的含义  49-50
  4.2 车道混合交通流时间序列的去趋势波动分析  50-54
  4.3 事故条件下双车道混合交通流时间序列的去趋势波动分析  54-60
  4.4 小结  60-61
5 双车道混合交通流时间序列的互相关性分析  61-68
  5.1 互相关性基本原理  61-62
    5.1.1 互相关性定义  61-62
    5.1.2 互相关系数  62
  5.2 模拟结果与分析  62-67
  5.3 小结  67-68
6 结论与展望  68-69
  6.1 主要研究结论  68
  6.2 展望  68-69
参考文献  69-73
作者简历  73-75
学位论文数据集  75

双车道混合交通流时间序列复杂性分析

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