交通流特性ppt課件(編輯修改稿)
2025-02-10 06:08 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 四種方法： ? 定點(diǎn)調(diào)查法 ? 小距離調(diào)查法 ? 沿路段長度調(diào)查法 ? 浮動車調(diào)查法 浮動車法 ： (1)調(diào)查方法 需要有一輛測試車，一人記錄與測試車同向行駛的車輛中，被測試車超越的車輛數(shù)和超越測試車的車輛數(shù)；另一人報告和記錄時間及停駛時間。 (2)調(diào)查數(shù)據(jù)計算 ① 測定方向上的交通量 wa ttyxq???② 平均行程時間 qyttw ??③ 平均車速 tlus ?式中： q—— 道路上參考方向交通量； x—— 觀測車反向參考方向行駛時遇到的車輛數(shù)； y—— 觀測車沿參考方向行駛時的凈車輛數(shù)（超過觀測車的輛數(shù)減去被觀測車超過的車輛） ； ta—— 觀測車反向參考方向行駛的車輛運(yùn)行行程時間； tw—— 觀測車沿參考方向行駛時的車輛運(yùn)行行程時間； —— 觀測車沿參考方向行駛時的平均行程時間； l—— 路段距離。 t浮動車調(diào)查方法兩個重要計算 )()( iauqiai uuuuk ii ?????)()( aiiu liauqi ttquux aii ?????)()( iwiu lwiuqi ttquuy wii ?????公式 ① 、 ② 的推導(dǎo)或證明 設(shè)總體交通流由 m個分交通流組成，分交通流 i 對應(yīng)的車速、流量、密度、行程時間分別為： ui、 qi、 ki， ti；觀測車與量測交通流同向、逆向時的行駛速度分別為： uw、 ，則當(dāng)觀測車與量測交通流逆向時遇到的交通量為： 于是，其遇到的車輛數(shù)為： 當(dāng)觀測車與量測交通流同向時，凈超越的交通量為： 于是，凈超越的車輛數(shù)為： )()( wiuqwii uuuuk ii ?????浮動車調(diào)查方法兩個重要計算 ????? ???????? ???????????????mi iimi iwmi iwimi imimi iaiimi aiimi itqqtttqyyqttqttqxx11111 111)()(wa ttyxwa qttqyx ?????? 即)(aqxamiii ttqtxtqtq ?????? ??,1公式 ① 、 ② 的推導(dǎo)或證明 所以，兩種方向量測交通流的總體交通車輛數(shù)量分別為： 于是，量測交通流的交通量為： 由于量測交通量的車輛數(shù)量不變，即： 同樣也可以表示為： qywwmiii ttyqttqtq ?????? ??,133 交通流參數(shù)的統(tǒng)計分布 在設(shè)計新的交通設(shè)施或管理方案時，需要預(yù)測某些具體的交通特征參數(shù)，并且希望用現(xiàn)有的或假設(shè)的有限數(shù)據(jù)作出預(yù)測。 ?設(shè)計左轉(zhuǎn)專用道時，需預(yù)測一個信號周期內(nèi)到達(dá)車輛超過 4輛的次數(shù)（ 車輛到達(dá)分布：離散型 ）； ?設(shè)計人行橫道交通管制系統(tǒng)，需預(yù)測主路車頭時距分布 （ 車頭時距分布：連續(xù)型 ）；等等。 統(tǒng)計分布可以幫助技術(shù)人員得到確切的預(yù)測結(jié)果。 一 . 離散型分布 ? 通常情況下，在一定時間間隔內(nèi) 到達(dá)的車輛數(shù)（或一定長度路段上分布的車輛數(shù)）是隨機(jī)的，用離散型分布描述。 ? 自由交通流、擁擠交通流、波動交通流 ? 泊松分布 ? 二項(xiàng)分布 ? 負(fù)二項(xiàng)分布 1. 泊松（ Poisson）分布 式中 :P(k)—— 在計數(shù)間隔 t內(nèi)到達(dá) k輛車或人的概率 。 λ —— 單位時間內(nèi)的平均到達(dá)率 (輛 /s或人 /s)； t—— 每個計數(shù)間隔持續(xù)的時間 (s)或距離 (m)； e—— 自然對數(shù)的底，取值為 。 均值 M與方差 D均為 λt 。即 M=D=λt ?,2,1,0,!e)()( ?? ? kktkP tk ??適用條件：交通量不大，自由交通流，車輛隨機(jī)到達(dá) ① 設(shè) Pi (t )表示 t時間內(nèi)到達(dá) i輛車 (人 )的概率，則 ② 在 t+?t時間內(nèi)到達(dá) i輛車的概率為 ③ 令 ?tY 0時有微分遞推關(guān)系式： ④ 解上述微分方程和遞推關(guān)系式可以得到 t時間內(nèi)到達(dá) k輛車概率 0)0(,1)0(,1)(,)( 001 ????????? iPPttPttP ??)]()([)()()()()()()(1011tPtPttPttPtPtPtPtPttPiiiiiii???????????????)]()([)( 1 tPtPdt tdP iii ?? ??!e)()(,e)(0 kttPtP tkkt?? ??? ??1)泊松公式合理性分析： ① 到達(dá)數(shù)小于 k 輛車 (人 )的概率 (m= λt )： ② 到達(dá)數(shù)小于等于 k 的概率： ③ 到達(dá)數(shù)大于 k 的概率： ④ 到達(dá)數(shù)大于等于 k 的概率： ??????10 !e)( kimiimkP?????kimiimkP0 !e)(?????????kimiimkPkP0 !e1)(1)(??????????10 !e1)(1)( kimiimkPkP⑤ 到達(dá)數(shù)至少是 x但不超過 y的概率： ⑥ 用泊松分布擬合觀測數(shù)據(jù)時，參數(shù) m 按下式計算： 式中： g——觀測數(shù)據(jù)分組數(shù)； fj——計算間隔 t內(nèi)到達(dá) kj輛車 (人 )這一事件發(fā)生的次 (頻 )數(shù)； kj——計數(shù)間隔 t內(nèi)的到達(dá)數(shù)或各組的中值； N——觀測的總計間隔數(shù) 。 ??????yximiimyixP!e)(Nfkffkmgjjjgjjgjjj ?????? ?? 111＝總計間隔數(shù)觀測的總車輛數(shù)2)遞推公式 3)應(yīng)用條件 )(1)1(e)0(kPkmkPP m???? ?jgjjNii fmkNmkNS21122 )(11)(11 ??????????當(dāng)觀測數(shù)據(jù)的方差與均值 S2/m的比值接近于（大約等于） 1時，泊松分布表示合適；明顯地不等于 1時，泊松分布表示不合適。 2. 二項(xiàng)（ Binomial）分布 式中 P(
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