NaSch模型的修改

1、NaSch模型的修改当Psafe> rand (), 7. 1 < 1且7. 1 > +1时，可将车辆状态演化的并行更新规那么修改为1) 以概率P延迟过程。Vi(t 1/3) maxVi(t) 1,0，该过程表示车辆的随机延迟行为；2) 加速过程。Vi(t+2/3)二minv i(t+1/3)+1,v max，该过程表示车辆期望到达的最大速度；3) 减速过程。Vi(t+1) =minv i (t+2/3),d i (t)，该过程表示车辆为了防止碰撞所进行的 确定性减速行为；4) 位置更新。Xi(t+1)二Xi(t)+vi(t+1)，该过程表示每辆车按照前面的步骤得到的速度更

2、新自己的位置 。式中；Fsafe为平安概率，rand ()是产生0I之间的一个 随机数。车辆在行驶过程中的换道规那么与ST C A模型的换道规那么一样。用2个长度为L的一维离散的格点链来表示2条单向车道，数值模拟 的一个元胞实际道路长度为7. 5 m ,用1 000个 一维离散的格点，表示的实际道路 长度约为7. 5km，边界为周期性边界条件，最大速度vmax=5cell /s相 当于实际车速135 km / h，车辆随机减速概率F = 0. 25,换道平安距离dsafe= 5 cell。每个车 辆占用一个元胞，时间步长取1 s。N为分布在两 条车道上车辆的总数 ，那么车流密度，平均速度v,车

3、流量分别为一N/2L1v=-Nvii数值模拟与分析车辆按设定的车流总密度随机地分布约在1 000个L的2条车道上，每个样本运行 20 000时 步，为了消除暂态的影 响，只对最后的2 000步的 数值模拟结果做时间平均，为了消除随机性的影响，改善初始分布的随机性，故取20个样本做系统的平均。当Psafe 1.0时，ST C A模型与本文模 型模拟的密度一流量比拟如图1所示。从图1可以看出，在 0. 1K p< 0 . 85区域，本 文模型所模拟的流量明显大于ST C A模型模拟的左,6.5.4.32*-20 山 O0.O.O,O.2+C.40O-O密度p/(v<hcell叫)图1

4、STCA模型与本文模型密度一流量根本图流量。当< 0 . 11时，本文模型所模拟的车辆均处于畅行状态，很少出现静止车辆或速度为I的车辆，不受平安因素的约束，因此在这一区域本文模型的模拟曲线和ST CA模型的模拟曲线完全重合。应该注意的是，在0. 12 << 0. 27区域，本文模型模拟的流量几乎保持不变，不随密度的增加而发生变化，而ST CA模型模拟的流量随密度 增加而急剧减小，这是由于在此 区域内ST C A模型会出现局部的堵塞相，导致流量的减小；然而在引入平安因素的本文模型中，在此区域的低速车辆在随机延迟后很可能不再需要确定性减速，一般不会出现完全静止的堵塞状态。更可能的

5、情况是，出现前后间距为1、速度为1的缓慢行驶区域，即同步流，系统中的所有车辆都处于运动状态，因而考虑平安因素的本文模型的流量较STCA模型模拟的流量要大。随着密度ID的继续增大，缓慢行驶的区域越来越大，并且导致有些区域逐渐开展成为堵塞状态，即在0. 27W < 0. 85密度区域，同步流与堵塞相共存，堵塞的状态随密度的增加越来 越严重，同步流越 来越少，所 以流 量随密 度 的增加而减小。当 > 0 . 85,车辆很难满足平安因素模型，所以不受平安因素的约束，此时本文模型的流量和ST C A模型几乎重合。当P =0. 25 , Psafe取不同的值时本文模型数值模拟得到的交通流根本

6、图如图2所示。从图2中可以看出，在 < 0. 11区域，流量不随Psafe的变化而变化 ，这是因为当车流密度较低时，经过一段时间 的运行后，车流处于畅行的状态 ，车流速度较高， 不会出现车速为 0，很少出现车速为 1 的情况 ， P不会对交通流产生影响。在0. 1K < 0. 85区域，数值模拟 的结果说明，本文模型模拟的车道具有较大 的通行 能力 ，安 全 因素 psafe 越 大 ，形成 堵 塞 的 区域转变成缓慢行驶区域越多，流量越大。当 P =0. 25， psafe 。 取不 同数值时，本文模型模拟得到的平安驾驶车辆的比例与密度 的变化如0，而且不图 3 所示。从图 3 中可 以看到，在 < 0. 11 区域 ，平安驾驶 的车辆几乎为 随 尸 的变换而变化，这与图2中流量的变化是一致的。在0. 1K< O . 85 区域，同一密度下平安概率尸psafe 越大，平安驾驶 的车辆越多 ，对应图 2 中的流量越大。(a)r-=0.25> STCA枳咀的左车ifl制囹片(I)b本文模型的左车追空间(c)出(b)的動85放大圏图4P«0. 2S时的时空斑團0