交通流理论课件

绪论*第一节交通流理论的诞生与发展交通流理论：研究交通流随时间和空间变化规律的模型和方法体系作用与意义：描述交通特性，阐述、揭示和诠释交通现象及其交通机理，广泛应用于交通规划、交通控制、交通工程设施设计等领域发展方向：控制理论、人工智能、交通安全、交通模拟和仿真等*一、交通流理论研究的意义充分有效利用有限交通资源，挖掘现有交通设施潜力。指导交通规划、控制、管理，缓解交通失衡的关系，疏导交通。正例：上世纪90年代，美国纽约市政府原拟修建通往新泽喜的新隧道，后经合理交通建模分析，调整交通管理和控制策略，使现有设施通行能力增加了200%，避免了新隧道的修建。反例：北京市，近几年花大力气修建了快速环路系统120多座立交桥，但交通拥挤问题并没有得到有效改善，上海亦然。*二、交通流理论沿革创始阶段20世纪30年代至第二次世界大战结束代表性成果：用概率论和数理统计方法建立数学模型描述交通流参数关系。代表性人物：格林希尔治（Greenshields），提出了著名的Greenshields速度-密度线性模型，成为交通流理论发展的奠基性工作，被称为交通流理论研究的鼻祖。*快速发展阶段第二次世界大战结束至20世纪50年代车辆跟驰理论（CarFollowing）、交通波理论（TrafficWaveTheory）、排队理论（Queuingtheory）等代表性人物：Wardrop、Pipes、Lighthill、Whitham、Webster、Edie等*稳步发展阶段

1959年以后-现在。此阶段由于汽车的普及，交通问题已经成为世界各国大中城市越来越严重的问题，需要发展交通流理论来加以解决。正是这种需求，使交通流理论得到了稳步发展。1959年举行了第一次国际研讨会(TheFirstInternationalSympo-sium0ntheTheory0fTrafficFlow)，并确定本次会议为三年一次的系列会议(Series0fTriennialSymposiaontheTheory0fTrafficFlowandTransportation)的首次会议。在世界各国还有许多交通运输领域的专题学术年会（如定期在美国华盛顿举行的著名的TRB年会），这些年会都涉及到了交通流理论。美国先后出版《交通流理论专著》(MONOGRAPHONTRAFFICFLOWTHEORY)1975年版和1996年版、《交通流理论》（TrafficFlowTheory）1998年版，以及阿道夫·梅(May，AdolfD．)的《交通流理论基础》(TRAFFICFLOWFUNDAMENTALS)1990年版。使得交通流理论研究上升到一个新的研究阶段和层面。

*交通流理论研究的演变和进程传统交通流理论所谓的传统交通流理论是指以数理统计和微积分等传统数学和物理方法为基础的交通流理论，特点：交通流模型的限制条件比较苛刻，模型推导过程比较严谨，模型的物理意义明确，如交通流分布的统计特性模型、车辆跟驰模型、交通波模型、车辆排队模型等。传统交通流理论在目前的交通流理论体系中仍居主导地位，并且在应用中相对成熟。*现代交通流理论现代交通流理论是指以现代科学技术和方法(如模拟技术、人工智能、模糊控制、模式识别、神经网络等等）为主要研究手段而形成的交通流理论，其特点是所采用的模型和方法不追求严格意义上的数学推导和明确的物理意义，而更重视模型或方法对真实交通流的拟合效果。这类模型主要用于对复杂交通流现象的模拟、解释和预测，传统交通流理论要达到这些目的显得很困难。传统交通流理论和现代交通流理论并不是截然分开的两种交通流理论体系，只不过是它们所采用的主要研究手段有所区别，在研究不同的问题时它们各有优缺点。在实际研究中常常是两种模型同时使用效果更好。*第二节交通流理论研究的内容包括以下10个部分：

交通流特性(TrafficStreamCharacteristics)人的因素(HumanFacters)车辆跟驰模型(CarFollowingModels)连续流模型(ContinuousFlowModels)宏观交通流模型(MacroscopicFlowModels)

交通影响模型(TrafficImpactModels)

无信号交叉口交通流理论(UnsignalizedIntersectionTheory)

信号交叉口交通流理论(SignalizedIntersectionTheory)交通模拟(TrafficSimulation)

交通分配(TrafficAssignment)*交通流特性(TrafficStreamCharacteristics)

研究表示交通流特性的三个参数：流量、速度、密度的调查方法、分布特性及三者之间关系的模型。人的因素(HumanFacters)研究驾驶员在人、车、路、环境中的反应及其对交通行为的影响。车辆跟驰模型(CarFollowingModels)研究车辆的跟驰行为、交通的稳定性和加速度干扰等数学模型。*连续流模型(ContinuousFlowModels)

利用流体力学理论研究交通流三个参数之间的定量关系，并根据流量守恒原理重点研究交通波理论。交通影响模型(TrafficImpactModels)研究不同管制下的交通影响，包括交通安全、燃料消耗和空气质量等。宏观交通流模型(MacroscopicFlowModels)在宏观上(即在网络尺度上)研究流量、速度和密度的关系，重点研究路网不同位置(相对城市中心而言)的交通流特性。*无信号交叉口交通流理论(UnsignalizedIntersectionTrafficFlowTheory)主要利用数理统计和排队论研究无信号交叉口车流的可插车间隙和竞争车流之间的相互作用。信号交叉口交通流理论(SignalizedIntersectionTrafficFlowTheory)研究信号交叉口对车流的阻滞理论，包括交通状态分析、稳态理论、定数理论和过渡函数曲线等。*交通模拟(TrafficSimulation)研究模拟技术在交通流分析中的应用，介绍交通模拟模型的种类和建模步骤。交通分配(TrafficAssignment)研究交通分配的基本理论和方法以及这些理论和方法的应用。*上述10个方面的内容是前面所提的三部专著中的主要内容，是交通流理论的经典部分，但还不是交通流理论的全部内容。近年来交通流理论发展的新内容和新方法并没有反映出来，如对实时动态交通流预测的有关理论和方法没有明确提及。这也正说明交通流理论的发展需要不断地去整理并加以系统化，将新的内容不断地补充到交通流理论体系当中来。*第三节交通流理论的理论体系关于交通流理论的专著并不多见，国内到目前为止还未见到这类专著。前面所提的国外专著基本上代表了目前美国经典交通流理论的内容和理论体系。就理论体系而言，《交通流理论专著》(1975年版)不划分宏观交通流理论和微观交通流理论，而《交通流理论专著》(1996年版)和《交通流理论基础》(1990年版)划分宏观交通流理论和微观交通流理论，但这两本书中宏观和微观的含义有所不同。《交通流理论基础》(1990年版)把研究个别车辆交通特性(如速度、车头时距等)的交通流理论称为微观交通流理论，把研究车队交通特性(如平均速度、密度、流量等)的交通流理论定义为宏观交通流理论。而《交通流理论专著》(1996年版)强调宏观交通流的网络特性，只把网络交通流理论列为宏观交通流理论，而且研究内容仅限于网络平均流量、平均速度、平均密度等。*讨论：国内有关学者认为，《交通流理论》(1990年版)对交通流理论的划分存在着缺陷：第一，如果这样划分交通流理论体系，那么以网络交通流特性为研究对象的交通流理论便被排除在这一理论体系之外，这不利于对网络交通流理论进行研究；第二，所定义的宏观交通流理论和微观交通流理论从研究范围看均不属于宏观范围，因为它们所研究的是某一点或某一路段的交通特性，与网络交通特性相比不具备宏观特点；第三，从目前需求来看，城市交通规划、城市交通控制、城市交通流诱导等都迫切需要以路网为研究对象的交通流理论，原有的交通流理论已经不能满足需求。因此，必须重新确定交通流理论体系。对于《交通流理论专著》(1996年版)，只把网络交通流理论看做宏观交通流理论，并没有说明宏观交通流理论到底包括哪些内容或具有什么特征，也没有说明什么是微观交通流，缺乏对比性，使人无法理解宏观和微观的真正含义。*国内有关学者认为，根据交通流理论的定义，应该从时间和空间两个变量来认识交通流的量测尺度问题。从时间上可以把交通流划分为宏观、中观和微观，从空间上也可以把交通流划分为宏观、中观和微观。交通流理论研究内容可以划分成两大类，一是交通流的生成规律，即科学地预测并描述从城市土地利用到居民分布，从居民分布到出行需求，从而产生交通流这一过程；二是交通流的运行机理，即通过运用模型和模拟的方法揭示路网点、线、面的交通流特性及其相互联系。*第四节交通流理论研究的思想方法真实交通流具有时间、空间两个变量，同时还受随机因素的影响，变化规律非常复杂。由于时间和空间可以无限分割，随机因素很难预测，导致不同时间和空间下的交通流状态很难相同，也就是说，精确的交通流规律很难找到。描述交通流真实状态的模型应该具备如下特点：(1)可用微分方程描述；(2)与时间和空间两个变量有关；(3)非线性；(4)随机性；(5)无穷维。事实上，这样的交通流模型实际上是无法建立的，而且由于条件的苛刻和求解的复杂性，即便是建立了这样的模型也不会有实际意义。*在实际研究中，人们不得不根据实际需要建立抽象模型，即把真实交通流模型抽象成有穷维、时不变、确定性、线性的实用模型。至于抽象的程度，主要取决于应用的目的。比如，格林希尔治在研究速度和密度的关系时认为二者是线性关系，由此建立了著名的格林希尔治速度-密度线性模型。这一模型在一般密度值范围内能够表达这两个变量之问的关系，是实用的，但当密度值较大或较小时，模型的效果就明显变差，而格林伯(Greenberg)的对数模型和安德伍德(Underwood)的指数模型恰恰解决了这一问题。*交通流理论研究中应注意的问题：建立交通流模型是为了解释交通现象和解决交通问题，因此在建立交通流模型时，不能脱离实际需要而追求形式上的完整和数学上的完善。建模过程中，应充分重视两大环节：一是模型结构设计；二是模型参数标定。不论是模型结构的建立还是模型参数的标定，简单和适用是第一原则。纵观交通工程领域所应用的交通流模型，绝大多数都比较简单而且能解决实际问题。如著名的交通控制系统TRANSYT、SCATS和SCOOT中所应用的交通模型和参数优化模型都不是很复杂，但却适用，这些模型表现出了很强的生命力。相反，有些交通流模型，结构比较复杂，应用条件比较苛刻，尽管其对某些交通流现象具有良好的解释性，但由于很难被人们接受而失去生命力或被应用的机会很少。*交通流理论研究中应注意的问题：推崇简单和适用并不等于拒绝复杂的交通流模型，实际上在研究复杂的交通流现象时简单的模型有时确实无能为力。例如，用于城市交通流诱导的实时动态交通分配模型，用于描述城市路网点、线、面交通流相互关系的模型等，很难用简单模型表述。实际上，随着计算手段的改善和交通工程技术人员素质的提高，复杂交通流模型推广和应用的可能性越来越大，人工智能、控制理论等方法和手段在交通监控中的应用，已经证实了这一点。*第五节交通流理论的发展趋势

需求是交通流理论发展的动力，没有汽车工业的发展就不会有交通流理论的产生，没有交通拥挤和交通事故剧增就不会有交通控制理论的发展，当然也不会有智能运输系统的发展，也就不会产生对实时动态交通分配理论的强烈需求。科学技术为交通流理论的发展和应用创造了条件。如果没有计算机，就很难进行大规模的数据处理，也很难对复杂的模型进行计算，因此，计算机的发展为交通流理论的发展和应用提供了有力的保证，也为交通流理论的发展提供了新的思维空间。例如，由于有了计算机，创造并发展了交通模拟技术；由于有了计算机，人们才能用人工智能理论、现代控制理论等科学技术理论和方法去认识和解决复杂的交通问题。现代检测技术、通信技术、信息技术、控制技术和卫星定位技术等也为交通流理论的发展提供了广泛的思维空间和技术保障。因此可以说，未来交通流理论的发展与交通运输工程的需要和科学技术的发展紧密相关。*在今后相当长的一段时间内，交通流理论研究将在如下几个方面形成热点：从研究内容看，宏观交通流理论是未来的研究重点。第一，在发达国家，由于大规模的城市规划建设时期已经过去，交通规划理论已经不是热点研究内容，似乎这方面的理论已经成熟。实际上，这是一个错觉，发达国家有些城市的土地利用与交通不协调，有些城市出现了空心化等问题，说明原有的规划理论存在很大问题，需要改进。而在我国，大规模的城市规划和建设刚刚开始，城市交通规划必须面向未来，为了不重犯发达国家所犯过的错误，不能简单地应用原有的理论去规划未来。因此，必须从宏观协调的角度去研究和发展规划理论，而宏观交通流理论是交通规划的基础理论，必须对其进行重点研究，尤其要研究城市土地利用对交通的生成、流量、流向的影响。第二，现代城市交通管理与控制的重点已经从微观管理(单个交叉口的管理)转移到宏观管理(城市整体协调管理)，即在加强城市交叉口管理和控制的同时，更重视城市路网总体效益的发挥，如交通面控系统追求区域整体控制效果最佳，又如交通流诱导追求在动态交通状态下车辆行驶路径最佳，等等。这些都要求以路网为研究对象的交通流理论，揭示网点、线、面交通流特性的相互联系及交通流状态的转移规律。*从研究手段和方法来看，有两个趋势非常明显：一是利用计算机模拟技术，二是应用现代理论方法(如人工智能、神经网络、模糊控制)。利用计算机模拟技术研究交通流理论不仅可以使研究对象和结果更加形象生动，而且可以避免严格数学推导中的许多困难和问题。应用人工智能、神经网络、模糊控制等理论，可以把那些用数学模型难于精确表达的复杂交通流现象进行快速处理和归纳，为交通控制和实时动态交通分配提供依据。总之，交通运输工程的需求和科学技术的发展是交通流理论发展的基本条件。脱离这两个条件去研究交通流理论是不现实的，也是不可能的，撇开这两个条件去评价交通流理论是不客观的。这两个基本条件的发展变化决定了交通流理论的发展变化，因此，应根据这两个条件的变化去把握交通流理论的发展前沿。*

车辆跟驰理论

第一节交通流理论研究回顾交通流理论是运用数学、物理学和力学原理描述交通流特性的一门边缘科学，目的是为了阐述交通现象形成的机理，使城市道路与公路的规划设计和营运管理发挥最大的功效。1933年金蔡（Kinzer.J.P）首次论述了泊松分布应用于交通流分析的可能性,随后亚当斯(AdamsW.F.)于1933年发表了数值例题，标志着交通流理论的诞生；1950年赫尔曼（Herman）博士运用动力学方法建立跟车模型，进而提出了跟车理论。1955年，莱脱希尔（Lighthill）和惠特汉（Whitham）提出了流体动力学模拟理论。随着小汽车进入家庭时代的到来，汽车保有量迅猛增加，人们的出行观念和时效观念均发生了深刻的变化，交通拥挤、交通安全及交通管理等问题急切需要通过理论加以诠释和解决，于是交通波理论和车辆排队理论等相继问世。1975年，丹尼尔（DanielL.G.）和马休（MatthowJ.H.）合作出版了《交通流理论》一书，1998年出版了修订版。该书全面系统地阐述了交通流理论的研究内容和成果，成为交通流理论的经典论著。此后，从20世纪70年代中期起，交通流理论逐渐由纯理论转向应用研究。世界各国趋向于综合运用各种现代高科技方法和手段，致力交通大系统研究。1994年在日本横滨召开的国际学术会议正式确立了将美国提出的智能交通系统ITS（IntelligentTransportationSystems）作为现代交通运输系统的发展方向和主流进行开发和研究。交通流理论的发展开始朝着不同学科的融合及传统理论创新等方向发展。伴随着计算机技术的飞速发展以及模糊论、灰论、突变论、混沌论、分形论、负熵论、协同论等现代数学分支理论的诞生、发展和完善，交通流理论研究领域得到进一步拓展。第二节跟驰理论概述国内外的研究者发表了数量众多的论著。1950年赫尔曼（Herman）博士运用动力学方法建立跟车模型，进而提出了跟驰理论。随后，Reuschel和Pipes研究了跟驰理论的解析方法。北京工业大学张智勇应用混沌论开展了城市快速道路车辆跟驰模型研究，董佩明进行了快速路交通流行为阈值模型研究。吉林大学研究了模糊跟驰行为等等。车辆跟驰模型是运用动力学方法，探究在无法超车的单一车道列队行驶时，车辆跟驰状态的理论。车辆跟驰模型从交通流的基本元素—人车单元的运动和相互作用的层次上分析车道交通流的特性。通过求解跟驰方程，不仅可以得到任意时刻车队中各车辆的速度、加速度和位置等参数，还可以通过进一步推导，得到平均速度、密度、流率等参数，描述交通流的宏观特性。车辆跟驰模型是交通系统仿真中最重要的动态模型，用来描述交通行为即人—车单元行为。车辆跟驰模型的研究对于了解和认识交通流的特性，进而把这些了解和认识应用于交通规划、交通管理与控制，充分发挥交通设施的功效，解决交通问题有着极其重要的意义。一、跟驰状态的判定跟驰状态临界值的判定是车辆跟驰研究中的一个关键，现有的研究中，对跟驰状态的判定存在多种观点。国外的研究中，美国1994年版的《道路通行能力手册》规定当车头时距小于等于5s时，车辆处于跟驰状态；Paker在研究货车对通行能力的影响时，采用了6s作为判定车辆跟驰状态的标准；《Trafficflowtheory》认为跟驰行为发生在两车车头间距为0~100m或0~125m的范围内；Weidman的研究则认为车头间距小于等于150m时，车辆处于跟驰状态。在跟驰理论中，目前常用的判定跟驰状态的方法有两种。一种是基于期望速度的判定方法，它是通过判断前车速度是否小于后随车的期望车速来判定车辆是否处于跟驰状态；另一种是基于相对速度绝对值的判定方法，它是利用前后车速度差的绝对值随车头时距变化规律定量地判定车辆行驶的状态。这两种方法都存在一定的缺陷。因此，又有学者提出利用前后车速度的相关系数随车头时距变化的规律来确定车辆跟驰状态临界值。这一方法考虑的信息更为全面，与现实结合更为紧密，能有效解决现有方法的不足。单车道车辆跟驰理论认为，车头间距在100~125m以内时车辆间存在相互影响。二、车辆跟驰特性跟驰状态下车辆的行驶具有以下特性：制约性延迟性传递性制约性、延迟性及传递性构成了车辆跟驰行驶的基本特征，同时也是车辆跟驰模型建立的理论基础。1、制约性紧随要求：在后车跟随前车运行的车队中，出于对旅行时间的考虑，后车驾驶员总不愿意落后很多，而是紧随前车前进。车速条件：后车的车速不能长时间大于前车的车速，而只有在前车速度附近摆动，否则会发生追尾碰撞间距条件：车与车之间必须保持一个安全距离，即前车制动时，两车之间有足够的距离，从而有足够的时间供后车驾驶员做出反应，采取制动措施。紧随要求、车速条件和间距条件构成了一对汽车跟驰行驶的制约性，即前车的车速制约着后车的车速和车头间距。2、延迟性从跟驰车队的制约性可知，前车改变运行状态后，后车也要改变。但前后车辆运行状态的改变不是同步，而是后车运行状态滞后于前车。驾驶员对于前车运行状态的改变要有一个反应的过程，这个过程包括4个阶段，即：感觉阶段：前车运行状态的改变被察觉；认识阶段：对这一变化加以认识；判断阶段：对本车将要采取的措施做出判断；执行阶段：由大脑到手脚的操作动作。这4个阶段所需要的时间称为反应时间。假设反应时间为T，前车在t时刻的动作，后车要经过（t+T）时刻才能做出相应的动作，这就是延迟性。3、传递性由制约性可知，第一辆车的运行状态制约着第二辆车的运行状态，第二辆车又制约着第三辆车，…，第n辆车制约着第n+1辆。一旦第一辆车改变运行状态，它的效应将会一辆接一辆的向后传递，直至车队的最后一辆，这就是传递性。这种运行状态改变的传递又具有延迟性。这种具有延迟性的向后传递的信息不实平滑连续的，而是像脉冲一样间断连续的。第二节线性跟驰模型一、线性跟驰模型的建立跟驰模型实际上是关于反应—刺激的关系式，用方程表示为：反应=灵敏度×刺激驾驶员接受的刺激是指其前面引导车的加速或减速行为以及随之产生的两车之间的速度差或车间距离的变化；驾驶员对刺激的反应是指根据前车所做的加速或减速运动而对后车进行的相应操纵及其效果。线性跟驰模型示意图

基本公式：假设两车的制动距离相等，即则有两边对t求导，得到

也即其中

二、非线性跟驰模型线性跟驰模型假定驾驶员的反应强度与车间距离无关，即对给定的相对速度，不管车间距离小(如5m或10m），反应强度都是相同的。实际上，对于给定的相对速度，驾驶员的反应强度应该随车距间距的减少而增加，这是因为驾驶员在车辆间距较小的情况相对于车辆间距较大的情况更紧张，因而反应的强度也会较大为了考虑这一因素，反应灵敏度系数并非常量，而是与车头间距成反比的，由此得到非线性跟驰模型。1、车头间距倒数模型这种模型认为反应强度系数与车头间距成反比，即：2、基于速度的车头间距倒数模型事实上，反应强度系数不仅与车头间距成反比，而且还与车辆速度成正比。因此，可对反应强度系数作如下改进：则有

三、线性跟驰模型与非线性跟驰模型的比较相同点均为基于反应——刺激模式区别线性跟驰模型：反应强度系数为常量。非线性跟驰模型：反应强度系数为变量，与速度成正比，与间距成反比。第三节跟驰模型研究综述自20世纪50年代以来，国外的学者对车辆跟驰模型进行了大量、系统的研究，发表了众多的研究成果。主要可以分为以下几类：线性跟驰模型、GM模型、安全距离模型、生理—心理模型。近年来，又涌现出来模糊推理模型和元胞自动机模型。二、GM跟驰模型（线性和非线性模型）GM模型是从20世纪50年代后期逐渐发展起来的车辆跟驰模型。当初是在假设车辆在22.86m(75ft)以内未越车或变换车道的状况下，由驾驶动力学模型(DrivingDynamicModel)推导而来，并引入反应(t+T)＝灵敏度刺激(t)的观念。其中反应以后车的加速度或减速度表示，刺激以后车与前车的相对速度表示，灵敏度则视模型的应用持性不同而有所差异。这个模型的基本假设为：驾驶员的加速度与两车之间的速度差成正比；与两车的车头间距成反比；同时与自身的速度也存在直接的关系。GM模型清楚地反映出车辆跟驰行驶的制约性、延迟性及传递性。——t+T时刻第n+1辆车之间的加速度；

——t时刻第n辆车与第n+1辆车之间的速度差；

——t时刻第n辆车与第n+1辆车之间的距离；

——常数。GM模型形式简单，物理意义明确，作为早期的研究成果，具有开创意义，许多后期的车辆跟驰模型研究都源于刺激一反应基本方程。但是GM模型的通用性较差，现在较少使用GM模型，这是因为：第一，跟驰行为非常易于随着交通条件和交通运行状态的变化而变化，至少在微观方面已经被Rockwell和Treiterer证明；第二，大量的研究和试验是在低速度和停停走走的交通运行状态中进行的，而这种状态的交通流不能很好地反映一般的跟驰行为。三、模糊推理模型该类模型主要通过驾驶员未来的逻辑推理来研究驾驶行为。这类模型的最大特色是将模型的输入项分为几个相互部分重叠的模糊集，每个模糊集用来描述各项的隶属度。例如，一个模糊集可以用来描述或量化车头时距“太近”若车头时距小于0.5s，则“太近”这个模糊集的隶属度或真实度就为1；若车头时距大于2s，则“太近’’这个模糊集的隶属度或真实度就为0；中间的数值表示了真实度或隶属度的等级，一旦定义清楚隶属度的等级，就可以通过逻辑推理得到输出模糊集，如果近而且继续近那么就制动。模糊推理模型模糊推理模型的具体表达如下：如果Δx适当，则如果Δx不适当，则Δx每减少一个等级，ai将减少0.3m/s2；Δx每增加一个等级，ai将增加0.3m/s2。式中：T—反应时间，取1s；—后车驾驶员希望在时间内能够跟上前车，取2.5s。

模糊推理模型讨论：基于模糊继理的车辆跟驰模型是近年来才发展起来且发展较快的车辆跟驰模型。该模型主要通过推理驾驶员未来的逻辑阶段来研究驾驶员的驾驶行为。核心仍是刺激—反应关系。与传统GM模型相比，该模型具有局部稳定性。两个因素可能导致模型与实际有较大的出入：一是该模型认为能够精确地得出ai为0.3m/s2；二是已经从线性模型中得知Δx对加速度的影响非常小。该模型认为稳定跟驰距离仅与稳定跟驰状态的车速有关而与初始跟驰距离和车速无关，这些都有值得商榷之处。四、安全距离模型安全距离模型也称防撞模型(CollidionAvoidanceModels，简称CA模型)该模型最初由Kometani和Sasaki提出，其最基本的关系并非GM模型的刺激一反应关系，而是寻找一个特定的跟驰距离(通过经典牛顿运动定律推导出)。如果前车驾驶员做了一个后车驾驶员意想不到的动作，当后车与前车之间的跟驰距离小于某个特定的跟驰距离时，就有可能发生碰撞。安全距离模型基本模型式中：——参数。Gipps对此模型进行了改进，提出如下模型：——车辆n的驾驶员所愿意采用的最大加速度；

——车辆n的驾驶员所愿意采用的最大减速度；

的效用尺寸，其值等于车身长度加停车间距；

——车辆n-1的驾驶员认为车辆n-1

会采用的最大减速度。

——车辆n上式右端共有两项：第一项由两个限制条件合并而成，即期望车速限制和由汽车动力特性决定的加速度限制，当该项对大多数车辆起作用时，交通流处于自由行驶状态；第二项是防止碰撞限制，当它起作用时，交通流处于拥挤状态。安全距离模型在计算机仿真中有着广泛的应用。如英国交通部McDonald，Brockstone和Jeffery的SISTM模型，意大利、法国的PROMETHEUS计算中Broqua，Lerner，Mauro和MorellodeSPACES模型，美国Benekohal和Treiterer的INTRAS和CARSIM模型。1995年，日本的Kumamoto，Tenmoku和Shimoura也应用此类模型进行仿真。这类模型的特点在于可以用一些对驾驶行为一般感性假设来标定模型。大多数情况只需知道驾驶员将采用的最大制动减速度，就能满足整个模型的需要。问题：避免碰撞的假设在模型的建立是合乎情理的，但与实际情况存在着差距；在实际的交通运行中，驾驶员在很多情况下并没有保持安全距离行驶。因此，当利用基于安全间距的车辆跟驰模型进行通行能力分析时，很难与实际最大交通量相吻合。五、元胞自动机模型

交通问题中的研究对象，如车辆和人都是不连续的，车流运动有很大的随机性和不确定性。元胞自动机(CellularAutomation)在模拟各种具有离散性和随机性的自然现象方面的应用非常广泛，由此启发人们用它来模拟交通问题。1992年，Nagel和Schreckenberg提出了STCA模型：该模型将一条车道假设为具有L个格点的一维直线链，其上随机分布着N个粒子(车辆)，平均密度ρ=N/L，每个粒子只与前后紧邻的粒子发生相互作用，每个格点在时刻要么空着，要么被一个粒子占据。格点的长度是堵塞时车辆的最小车头间距。步长的设定是任意的，通常为驾驶员的反应时间，即0.6~1.2。每个粒子根据与邻居的相互作用情况分别处于自后向前的运动或静止状态中。驾驶员在驾驶过程中以其所能达到的最大速度行驶，只有在必须停止时，才会停止。元胞自动机模型该模型可用如下运动规则表述：如果——车辆前方的空格的格点数

则v以概率P减1，

元胞自动机模型STCA模型的缺陷为：车辆的速度是车头时距的函数，不同车辆的速度是相互独立的，而且驾驶员的反应时间等于步长，所以车辆的最小车头时距不会小于反应时间。Ning针对STCA模型的缺陷，提出了TOCA模型，在该模型中，将描述驾驶行为不确定性的参数P分解为Pac和Pdc两个参数。元胞自动机模型TOCA模型的规则如下如果v<gap/th，且v<vmax，则v以概率Pac加1，即v=v+1如果v>gap，则v=gap如果v>gap/th，且v>0，则v以概率Pdc减1，即v=v+1，x=x+vth——平均车头时距元胞自动机模型对交通系统的描述实践了—种用离散化模型描述离散化问题的思想，避免了流动比拟下确定性方程的严格假设及求解离散化对真实信息的损失。但是元胞自动机模型的假设与实际的驾驶行为还存在着较大的差距，如何将元胞自动机模型与交通实际联系起来，还需要做大量的工作。六、生理—心理模型

生理一心理模型也称反应点模型(ActionPointModels)简称AP模型。这类模型用一系列阈值和期望距离体现人的感觉和反应，这些界限值划定了不同的值域，在不同的值域，后车与前车存在不同的影响关系。生理—心理模型是一种跟驰决策模型(CarFollowingDecisionModel)。生理—心理模型Michaels将车辆跟驰状态划分为三个阶段：第一阶段，两车的速度差低于速度感知阈值，驾驶员仅仅通过对距离变化的感知来确定他是否处于逼近状态；第二阶段，速度差超过阈值，驾驶员降低车速，从而使视角变化率维持在阈值或其附近；第三阶段，驾驶员在一个确保车辆驾驶和速度控制的车头时距下，尽量将相对速度保持为零。生理—心理模型w——观察目标的宽度R——观察者与目标之间的距离；θ——视角。一旦超过这个速度感知阈值，驾驶员将选择减速，使相对速度的感知不超过这个阈值。Michaels感知界限值模型：在AP模型中，如何最终确定感知阈值是非常重要的，因为驾驶员将根据它来决定是加速、减速还是保持原速，直到突破某个阈值为止，否则驾驶员感觉到状态没有发生变化或至少变化率没有改变。Mcheals模型中划分跟驰状态的阈值是驾驶员的感知阈值。但是在实际中存在大量超过感知阈值而驾驶员未有所反应的事例。1974年Wiedemann提出以行为阈值划分跟驰状态，并建立了一个行为阈值模型(BehavioralThresholdModel)。以后，Burnham和Bekey，Lee，Kumamoto，Frizsche及Zhang，Y.L分别建立了不同的行为阈值模型。行为阈值模型充分考虑了驾驶员的生理、心理因素对驾驶行为的影响和制约，及由此而产生的不同驾驶行为，从建模方法上更接近实际情况，也最能描述大多数我们日常所见的贺驶行为，这是行为阈值模型的最大优点所在。在行为阈值模型中研究的最为深人，最符合实际驾驶行为的是Wiedemann建立的MISSION模型。行为阈值模型的缺点在于模型的参数较多，子模型之间的相互关系比较复杂，并且对于各种阈值的调查观测比较困难参考文献阅读KikuchiCarfollowingmodelbasedonafuzzyinferencesystem.1992EdieL.C.Car-followingandSteady-stateTheoryforNoncongestedTraffic.Oper.Res.,1961,9(1)PipesLA.CarFollowingModelsandtheFundamentalDiagramofRoadTraffic.Transpn.Res.,1967,1(1)MayA.D.,Jr.,andKellerE.M.Non-integerCar-followingModels.Highw.Res,Rec,1967,199Ozaki.Reactionandanticipationincarfollowingbehavior.Inproceedingsofthesymposiumontrafficandtransportationtheory.1993张智勇.城市快速道路车辆跟驰理论研究.北京工业大学.博士学位论文.2002董佩明.城市快速路交通流行为阈值模型研究.北京工业大学.硕士学位论文.2001

交通参与者特性第一节驾驶员交通特性交通事故统计表明，在发生车祸的直接或间接原因中，有80%-90%与驾驶员有关系。因此道路交通系统中的各种要素都是围绕着这个“特殊的”要素进行设计和运作的。例如，汽车的结构、仪表、表号、操纵系统应当适合驾驶员的驾驶，交通标志的大小、颜色、设置地点应考虑驾驶员的视觉机能，道路线形的设计要符合驾驶员的视觉和交通心理特性，制定的交通法规、条例应合情合理等。尽管驾驶员的交通特性具有随机性，但对其主要特征进行研究有助于建立交通流模型，同时它也是智能运输系统(ITS)的一项基本研究内容。一、驾驶行为的基本过程及规律驾驶员的信息处理过程1．信息感知阶段2．分析判断阶段3．操作反应阶段驾驶员的信息处理模型二、驾驶员的视觉特性在行车过程中，驾驶员需要及时感知各种交通信息，根据统计分析，各种感觉器官给驾驶员提供交通信息的比例如下：视觉80%，听觉10%，触觉2%，味觉2%，嗅觉2%。可见，视觉是驾驶员信息输人最重要的感觉器官。因此对视觉机能的考核和研究是驾驶员特性研究的重要内容。驾驶员的视觉特性1．视力2．视觉适应3．眩目4．立体视觉5．视野6．色视觉三、驾驶员的反应特性反应特性是驾驶员最重要的特性之一。反应是回答某种刺激所产生的动作，即从接受信息(感知)到反应产生效果的过程。反应过程包括刺激引起感觉器官的活动，信息经由神经传递给大脑，经过处理后，再由大脑传递给肌肉，肌肉收缩，作用于外界的某种客体，即反应包括反映、判断、措施三个阶段。肇事次数与反应时间长短的关系

事故次数0-12-34-78-910-1213-17反应时间(s)0.570.70.720.860.860.89四、驾驶员的疲劳与饮酒疲劳，一般可以分为身体疲劳和精神疲劳两种。前者由于体力劳动所致，表现在身体方面；后者由于脑力劳动所致，表现在精神方面。因为汽车驾驶作业是脑力劳动与体力劳动的结合。所以，驾驶员的疲劳是这两种疲劳的综合体现。研究表明驾驶员饮酒后，酒精在脑神经系统达到一定浓度时，对中枢神经系统产生抑制作用，对周围情况变化的反应速度明显下降，其反应时间延长23倍，甚至更长。加之酒精对大脑皮层的抑制过程产生破坏作用，使驾驶员难以估计车速、距离和自己的能力，以致容易出现判断错误、操作不当，失误增加。疲劳对安全行车的影响反应时间显著增长操作能力下降判断失误增多不同年龄组驾驶员疲劳前后的简单反应时间

年龄组疲劳前的反应时间(ms)疲劳后的反应时间(ms)20-24480-560600-63025-34580-650630-71035-44690-750740-81045-60780-800640-890饮酒对行车安全的影响饮酒后，驾驶员血液中含酒精浓度为0.05%时，则事故发生危险程度为没饮酒驾驶员的2.53倍；当驾驶员血液中酒精浓度为0.15%时，事故发生危险程度为没饮酒驾驶员的16.21倍。驾驶员血液中酒精浓度与发生事故的危险程度六、驾驶员的注意力1．驾驶员的注意广度2．驾驶员注意的稳定性3．驾驶员注意力的分配4．驾驶员注意力的转移七、驾驶员的动态判断动态条件下对距离和速度的知觉，随经验增加而逐渐提高。正确估计超车的距离、被超车的速度和对面来车速度，可提高超车效率。时间和距离知觉对驾驶汽车很重要。为了防止撞到前导车上，尾随车的驾驶员应当能正确估计两车之间的距离和前导车速度的变化。此外，周围条件对判断速度也有影响。如有经验的驾驶员在四车道的道路上行车，车速100~110km/h，其感受却与在路边有树的双车道道路上行车时，车速为60~70km/h的感觉相同。八、驾驶员的差异1．性别差异2．年龄差异3．气质差异4．驾龄差异九、外界因素对驾驶员的影响驾驶员的上述有关交通特性除受自身生理、心理素质、婚姻状况、精神状态等条件影响外，还受道路条件，车辆状况、交通环境等外界因素的影响。(1)道路线形设计欠妥，可能使视线失去诱导，使驾驶员产生错觉，增加驾驶员的心理紧张程度和驾驶疲劳。

(2)车辆的结构尺寸、仪表位置、操纵系统、安全设备等都对驾驶有影响。

(3)环境的影响：交通标志的布设会约束驾驶员的行为；道路周围若有吸引人注意的干扰点，驾驶员的注意会分散；交叉口处交通组织不合理容易造成交通阻塞，容易引起驾驶员的不良情绪；路上行人过多，会增加驾驶员的心理紧张等。第二节骑车人特性自行车交通是目前我国城市交通的一大特点，除个别城市自行车不多外，大、中、小不同规模城市的出行方式构成中，自行车出行均占有很大的比例。一般大城市自行车出行量占总出行量的35%-55%；中等城市占45%一65%；小城市更高，有的超过80%。因此，研究自行车的交通特性，对于治理城市交通，保障交通安全具有重要的意义。一、自行车的交通特性1．短程性2．行进稳定性3．动态平衡4．动力递减性5．爬坡性能6．制动性能二、骑车人的速度特性

自行车的行驶速度同骑车人的体力、心情和意志的控制有关，同线路纵坡度、平面线形的车道宽度、车道划分、路面状况、交通条件有关，同有无与机动车道的分隔设施、分隔方式、行人干扰情况及交通管理条件有关，也同车型、动力装置、风向、风速等有关。美国规定的自行车道路设计速度为20mile/h（相当于32.18km/h），大于7%的下坡路段推荐采用30mile/h（相当于48km/h），大于3%的上坡路段采用15mile/h（相当于24km/h）。澳大利亚规定街道上自行车的正常行驶速度为km/h，并依此速度确定转弯半径和车道宽度。骑车人的速度特性《交通工程手册》建议独立专用自行车道设计车速采用30km/h，有分隔带的专用自行车道采用30km/h，划线分隔的自行车道路采用15km/h，完全混行的自行车道则为10km/h。北京市观测数据显示，有分隔带主干道上行驶的8678辆自行车，其平均车速为16.28km/h，无分隔设施的20918辆自行车观测的平均速度为14.21km/h，对于通过交叉路口停车线的自行车，其平均速度为4.06km/h。南京市的观测数据表明，自行车的速度变化范围在5~40km/h之间，在街道上多为5~25km/h。三、骑车人空间需求

高峰期间自行车流在交叉口排队时常会形成密度较大的集群，排队自行车的横向间距一般很小，根据对调查数据的处理，每辆自行车排队时横向占用宽度在0.6m左右。当绿灯起亮后，排队车辆依次启动加速驶出停车线。自行车起动后，尤其是在加速过程中，横向间距会增大，这就是自行车流释放时的侧向膨胀现象。当膨胀宽度过大时，容易出现绿初先驶出停车线的自行车流挤占机动车道的现象，对机动车流产生较大的横向干扰。第三节行人特性一、行人速度特性1．行人步行速度特性步行速度为行人单位时间内行进的距离，一般用m/s、m/min或km/h表示。步行速度的分布范围较宽从0.5~1.3m/s，成人一般集中在1.0~1.3m/s，水平路段步行速度一般在0.5~1.5m/s之间，中国现行规范采用1.0~1.2m/s。行人过街时间调查数据(s)

人行横道长度：28m人行横道宽度：4m行人交通特性行人种类男女青中老青中老过街时间21.221.925.423.12227.72．行人过街速度特性二、行人步行幅度特性行人类型步幅全体步幅男中青年0.670.62老年0.57女中青年0.620.58老年0.53儿童—0.59中青年—0.66老年—0.55全体—0.64三、行人空间要求行人空间要求可分为静态空间、动态空间和心理缓冲空间。行人静态空间主要指行人的身体在静止状态下所占的空间范围。行人动态空间需求可分为步幅区域、感应区域、行人视觉区域以及避让与反应区域等。步幅区域平均为64cm，感应区域主要受行人知觉、心理和安全等因素影响。通常情况下行人视觉区域为2.1m，在此距离下视觉感到舒服也适合正常速度下人的步行（后脚不易被人踩到），步行者以常速行走时会在自己前面预留一个可见的区域以保证有足够的反应时间以便采取避让行为，这个区域可通过反应时间和正常速度相乘得出，约为0.48~0.60m。心理学家所做的人类心理缓冲区域测量实验，确定了个人空间静态的最低要求范围约为0.22~0.26m2。

交通流基本特性*第一节交通流参数及其指标

交通流特性：指交通流状态的定性、定量特征，交通流参数：用来描述和反映交通流特性的物理量。交通流参数分为宏观参数和微观参数。宏观参数用来描述交通流作为一个整体便显出来的特性，包括交通量、速度和密度；微观参数用来描述交通流中彼此相关的车辆之间的运行特性，包括车头时距和车头间距。*一、交通量交通量又称流量，是指定时间段内，通过道路某一地点、某一断面或某一车道的交通实体数。流量是一个随机数，不同时间、不同地点的交通量都是变化的。交通量随时间和空间而变化的现象称为交通量的时空分布特性。研究或观察交通量的变化规律，对于进行交通规划、交通管理、交通设施的规划、设计方案比较和经济分析以及交通控制与安全，均具有重要意义。*常用的交通量日交通量年平均日交通量（AverageAnnualDayTraffic，AADT）月平均日交通量（MADT）周平均日交通量（WADT）*年平均日交通量在城市道路规划与设计中是一项极其重要的控制性指标，用作道路交通设施的规划、设计、管理等的依据。其它平均日交通量是供交通量统计分析、求各时段交通量变化系数，以便将各时段平均交通量进行相互换算之用。*小时交通量高峰小时交通量第30位高峰小时交通量设计小时交通量流率*交通量的时间分布特性

一、月变化由于社会经济活动对交通的需求以及当地季节与气候的影响，同一道路一年中各月的交通量并不相同，呈现出逐月变化的规律。这种变化通常用月变系数（或称月不均系数）M表示：*月交通量变化图：以月份为横坐标，以月变系数的倒数为纵坐标，绘制的一年内路段观测断面上的交通量变化曲线。*二、周变化交通量在每周的日变化以周变系数D表示：

周交通量变化图ADT——全年某周内各天的平均日交通量*三、时变化*交通量的时变图交通量的空间分布特性一、方向分布一条道路往返两个方向上的交通量，在很长时间内，可能是平衡的，但在某一时段内如一天中某几个小时，两个方向的交通量会有较大的不同。为了表示这种方向不平衡性，常采用方向分布系数表示：*二、车道分布单向多车道道路上，因非机动车的数量、车辆横向出入口的数量等的不同各条车道上交通量的分布也是不等的。在交通量不高的情况下，一般右侧车道的交通量比较大，随着交通量增大，左侧的比重也增大。*二、速度速度的定义：

1、地点速度车辆通过道路特定地点的瞬时速度。日常生活中讲到的车速（如：汽车车速表指示的速度、交通标志牌上限制的速度等）多指点速度，点速度在道路规划设计、交通管理和交通工程设施设计的过程中均有应用。

2、行驶速度由行驶某一区间所需时间（不包括停车时间）及其区间距离求得的车速，用于评价该路段的线性顺适性和通行能力分析，也可用于计算道路使用者的成本效益分析。

3、运行速度中等技术水平的司机在良好的气候条件、实际道路状况和交通条件下所能保持的安全车速，用于评价道路通行能力和车辆运行状况。*4、行程速度行程车速又称区间速度，是车辆行驶路程与通过该路程所需的总时间(包括停车时间)之比。行程速度是一项综合性指标，用以评价道路的通畅程度，估计行车延误情况。要提高运输效率归根结底是要提高车辆的行程速度。

5、临界速度这是指道路理论通行能力达到最大时的车速，对于选择道路等级具有重要作用。

6、设计速度是指在道路交通与气候条件良好的情况下仅受道路物理条件限制时所能保持的最大安全车速，用作道路线形几何设计的标准。*速度分布和百分位车速

对行车速度进行统计分析，一般要借助车速分布直方图和车速频率、累计频率分布曲线。*表征车速统计分布特性的特征车速常用：1、中位车速也称50%位车速，是指在该路段上在该速度以下行驶的车辆数与在该速度以上行驶的车辆数相等。在正态分布的情况下，50%位车速等于平均车速，但一般情况下，两者不等。2、85%位车速在该路段行驶的所有车辆中，有85I的车辆行驶速度在此速度以下，只有15%的车辆行驶速度高于此值，交通管理部门常以此速度作为某些路段的限制车速。3、15%位车速意义类前。在高速公路和快速道路上，为了行车安全，减少阻塞排队现象，要规定低速限制，因此15%位车速测定是非常重要的。85%位车速与15%车速之差反映了该路段上的车速波动幅度，同时车速分布的标准偏差与85%位车速和15%位车速之差存在着下列近似关系：*时间平均速度和区间平均速度

1、时间平均车速

2、区间平均车速在某一特定瞬间，行驶于道路某一特定长度内的全部车辆的车速分布的平均值，当观测长度为

*时间平均速度与区间平均速度之间的换算关系由交通流密度的概念可知，密度是个瞬时值，随观测的时刻和观测的路段长度而变化，通常用观测的总计时间内的平均值。*三、密度

密度密度是在某一瞬时，单位长度路段上的车辆数。由于密度是瞬时值，随观测的时间或区间长度而变化，而且反映不出与车辆的长度和速度的关系，尤其当车辆混合行驶时密度的高低，并不能明确的表示交通流状态，所以在交通工程中又引用了车道占有率的概念来表示车流密度。*车道占有率

车道占有率包括空间占有率和时间占有率两种。1、空间占有率在道路的一定路段上，车辆总长度与路段总长度之比称为空间占有率，通常以百分数表示，表达式如下：*2、时间占有率在道路的任一路段上，车辆通过时间的累计值与观测总时间的比值称为时间占有率，通常以百分数表示，表达式如下：Ot——时间占有率；T——观测总时间；ti——第i辆车通过观测路段所用的时间；n——观测时间内通过该路段的车辆数。*车头间距与车头时距

车头间距是指一条车道上前后相邻车辆之间的距离，车头时距是前后两辆车通过车行道上某一点的时间差。对观测路段上所有车辆的车头时距和车头间距取平均值称为平均车头时距和平均车头间距。平均车头时距和平均车头间距与宏观参数的关系如下：*第二节交通流参数的统计分布离散型分布以一定的时间间隔清点车辆的到达数，所得到的数列可以用离散型分布描述。常用的离散型分布有如下三种。1、泊松分布可用下式表示：，1，2，3……*若令——在计数周期t内平均到达的车辆数，则可写为：*

小于k辆车到达的概率小于等于k的情况大于k的情况大于等于k的情况*

至少是但不超过的情况2、二项分布在拥挤的交通流中，由于车辆自由行驶的机会减少，观测数据的方差较小。此时，＜1，车辆到达数的分布符合二项分布，即：，k=0，1，2……，n*用二项分布拟合观侧数据时，常用下列递推公式：当大于等于1时*3、负二项分布当以一定的周期观测到达的车辆数一直延续到高峰期间与非高峥期间两个时段时，所得数据可能具有较大的方差。例如，选择信号灯的下游观侧，信号循环的前一部分时间，交通流量大，常在饱和程度，而信号循环的后一部分时间，通常交通流量很小。当计数周期相应于信号周期的绿灯部分或相应于整个信号周期时，这种影响不太明显。若计数周期较短，则会出现大流量的时段与小流量的时段，甚至可能有居中流量的时段，观测数据将出现较大的方差，亦即，此时应使用负二项分布拟合观测数据。*负二项分布可写为：

p，k——负二项分布参数。*连续型分布1、负指数分布负指数分布在描述车头时距的各种分布中，使用最为广泛。它适用于车流密度不大，车辆到达是随机的情况。当每小时每车道的不间断车流量等于或小于500辆时，用负指数分布描述车头时距，通常是符合实际的。*2、移位负指数分布当负指数分布用于单车道交通流的车头时距分布时，理论上会得出大量的0~1s的车头时距，但在实际上这种情况不可能出现。因为车辆的车头至车头的间距至少为一个车长加上前车尾部至后车头部的一定间隔。为了改正这种不合理，可将负指数分布曲线从原点0沿t轴向右移一个最小间隔长度，(根据调查数据确定，一般在1.0~1.5之间)，得到移位负指数分布曲线，它能更好地拟合观测数据。移位负指数的分布函数为：*3、爱尔朗分布爱尔朗分布是较为通用的车头时距的分布模型。根据分布函数中参数k的改变而有不同的分布函数。累积的爱尔朗分布可以写成：当l=1时，简化成负指数分布。当时，结果将产生均一的车头时距。爱尔朗分布的概率密度函数为：

，=1，2，3……*l=1、2、4时的概率密度曲线*分布拟合检验当理论分布与一组观测数据之间的拟合进行比较时，要求有一些评价拟合质量的参数。在交通工程中，目前常用的是检验。根据数理统计理论，任何假设检验都应有下列步骤：

(1)建立原假设。现在问题中的假设是：：随机变量X是否服从该完全给定的概率分布。

(2)选择适宜的统计量。由数理统计理论已知，样本频率分布在一定条件下可作为概率分布的估计。如果成立，那么假设的概率分布与频率分布应相差不太远。反之，如果被研究对象的样本频率分布与假设的概率分布相去甚远，就有理由否定。*(3)确定统计量的临界值。为了完成假设检验，必须求出的分布，进而求得值，以作为取舍的临界值。(4)下统计检验结论。比较的计算值与临界值，若≥，则假设被接受，即认为随机变量X服从该完全给定的概率分布。若＜，则拒受原假设。*第三节交通流基本参数的关系模型

交通流三参数速度、流量、密度交通流三参数的宏观关系

Q=KV*速度—密度模型

格林希尔茨Greenshields速度—密度线性关系模型

*格林柏(Greenberg)对数模型：适合交通密度很大时使用安德五德(Underwood)指数模型：适合交通密度很小时使用*流量—密度模型

交通流的流量—密度关系是交通流的基本关系。根据格林希尔茨公式及基本关系式，得：*流量—密度关系图*速度—流量模型

**三维关系模型*

讨论和结论：由交通流三维关系图可以找出反映交通流特性的一些特征变量。

(1)极大流量：就是QV—曲线上的峰值。

(2)临界速度：即流量达到极大时的速度。

(3)最佳密度：即流量达到极大时的密度。

(4)阻塞密度：车流密集到所有车辆无法移动时的密度。

(5)畅行速度：车流密度趋于零，车辆可以畅行无阻时的平均速度。*

交通流检测技术与方法交通检测的意义交通检测的意义第一节交通流检测技术目前国际上常用的车辆检测器主要有环形线圈车辆检测器、远程微波车辆检测器、视频车辆检测器、磁映像车辆检测器、激光车辆检测器等。随着我国经济的发展，道路交通量日益增长，监控系统的作用越来越突出，交通流数据采集和交通事故检测是监控系统的重中之重。为交通流理论研究提供数据验证。视频检测视频检测RTMS远程微波检测气压管检测NC97磁映像检测国际上交通检测技术应用情况基础交通信息和交通事故主要包括车流量、车速、车间距、车辆类型、道路占用率、车辆违章信息、交通事故检测等。交通流检测作为交通信息采集的一个重要组成部分，以机动车辆为检测目标，检测车辆的通过或存在状况，其作用是为智能交通控制系统提供足够的信息以便进行最优的控制。线圈检测

一、原理线圈车辆检测器是一种基于电磁感应原理的车辆检测器，它的传感器是一个埋在路面下通有一定工作电流的环形线圈（一般为2米1.5米）。当车辆通过环形地埋线圈或停在环形地埋线圈上时，车辆自身铁质切割磁通线，引起线圈回路电感量的变化，检测器通过检测该电感变化量就可以检测出车辆的通过或存在。检测这个电感变化量一般来说有两种方式：一种是利用相位锁存器和相位比较器对相位的变化进行检测；另一种方式则是利用由环形地埋线圈构成回路的耦合电路对其振荡频率进行检测。环形线圈检测基本原理

技术指标表车辆速度检测范围10~255公里/小时数据统计周期1~60分钟正常工作温度-20℃~70℃湿度0%~95%，无冷凝电源AC220V±20%，50Hz，1.2A功耗≤50w蓄电池充电电流＞2A蓄电池放电保护电压20.4±0.3V尺寸(长×深×高)270×237×132机箱外壳防护等级IP65(需选配专用机柜)MTBF20000小时通讯接口两个9600波特率的RS232通讯接口误差范围速度≤±2%车长0.2米车道占有率≤±1%计数准确率≥99%行车间距≤3米检测车道数量1~8车道参照国家标准JT/T455~2001《环行线圈车辆检测器》二、安装车辆感应线圈埋设质量非常重要，应敷设在路面之中，一般使用高温导线。切割路面线槽建议使用盘式切割机或类似设备，为防止线槽的直角拐角损坏线圈，建议在直角拐弯处切一个45º的斜角，减小线槽对线圈的破坏。线圈埋设图远程微波检测

一、原理远程微波传感器(RTMS)是一种用于监测交通状况的再现式雷达装置。它可以测量微波投影区域内目标的距离，通过距离来实现对多车道的静止车辆和行驶车辆的检测。RTMS在微波束发射方向上以2m(7英尺）为一层面分层面探测，RTMS微波束发射角为40°，方位角为15°。安装好以后，它向公路投影形成一个可以分为32个层面的椭圆形波束，这个椭圆的宽度取决于选择的工作方式，并因检测器安装角度和安装距离的不同稍有变化。RTMS微波束及其投影二、安装RTMS有两种安装模式：侧向安装和正向安装，在对快速路进行交通流检测时，一般应选择侧向安装，这种安装模式可以同时检测双向八车道的流量、速度和车头时距数据。侧向安装时，为了使微波束的投影覆盖所有的车道，传感器必须满足一定的后置距离和安装高度。RTMS安装的后置距离车道数要求最小的后置距离X2型要求最小的后置距离X3型英尺米英尺米1~310~133~482.54154.51036206123.58257.51348+中间隔离带〉30〉9154.5

RTMS的安装方式瞄准中间（3车道）或1/3处（5车道）的情况视频检测

一、原理车辆视频检测技术经过十几年的发展已经相当成熟，与线圈检测技术相比所具有的优越性和高性价比已渐渐得到业内人士的公认，代表了未来车辆检测领域的发展和应用方向。在过去，由于受电子技术的制约，视频检测技术一直没有较大的发展；但近几年随大规模、超大规模集成电路的发展，功能强大的数字处理芯片的面世，视频检测技术也取得了长足的进步，并在很多方面获得突破和应用。视频车辆检测器是一种基于视频图像分析和计算机视觉技术对路面车辆运行情况进行检测分析的集成系统。它能实时分析输入的交通图像，跟踪图像中的车辆，获得各种交通数据。视频车辆检测器的安装相对简单。摄像机可以安装在路面上方、路中间的隔离带上。摄像机的安装高度通常在7~20米之间。通过输入从现场测量的摄像机高度、路面检测区标定长度等参数对检测器进行校准，现代的视频检测器在校准时也无需其他额外设备，系统自身即可完成。使用者对照显示器或监视器上的现场图像设置好一个个检测区域（模拟线圈），当车辆经过这些模拟线圈时，各种交通数据就被提取出来，检测数据可以实时发送，也可存在设备本身，在合适的时间传送。磁映像检测

一、原理车辆磁映像（VehicleMagneticImaging--VMI）技术是美国Nu-metrics公司的专利技术，它利用车辆对通过地磁场的影响，检测车辆交通参数，其工作原理见图7。它采用低功耗、高灵敏度的强导磁材料，将地磁磁通线集中约束在比较小的空间，当车辆停驻、慢速接近或通过时，被约束的磁力线发生变形，产生原始信号，经转换、处理后形成一个电压随时间变化的曲线，这些曲线具有如下特点：(1)各种车辆车体的铁金属材料分布不同，对地磁通线产生的变形影响不一样，所得出的电压-时间曲线形状也各不相同，各具特色。这一现象可以用来区分大货车和小客车、检测车身长度，也为识别车型提供了基础。(2)车辆车速改变，曲线的形状发生变化，而且时间轴的压缩量明显与车速成正比。电压—时间曲线地磁通线车辆磁映像技术工作原理NC-97现场检测NC-97设置软件界面气压管检测

一、原理橡胶气压管传感器技术采用2个气压管传感器提供信号,精确记录每个车轴的时间标,然后利用交通管理软件对车轴数据进行处理,可获得交通量、车速、车辆类型、车流密度等交通流参数。二、安装选择安装位置时，被指定位置的许多因素会影响记录数据结果的质量，当选择检测位置时要考虑以下内容，当一些位置不可避免时，考虑数据质量的负面影响非常重要，安装位置的选择要注意以下几点：①所选择的位置一定使车辆能够匀速的通过气压管，如果可能，要避免选择那些会让车辆加速或减速的位置，如转弯，陡坡，交通灯或十字路口处。②一定要避免选择车辆会停在气压管传感器上的位置。③一定要使车辆垂直通过气压管，避免选择那些会斜向通过气压管的位置。④避免那些由于突然转向或换道而只通过一个气压管的位置。⑤要为路旁单元选择一个安全合适的位置，避免线杆或树木之类的障碍物。第二节交通流检测方法

包括定点调查、小距离调查、沿路段长度调查和浮动车调查和ITS区域调查。1．定点调查定点调查包括人丁调查和机械调查两种。人工调查方法即选定一个观测点，用秒表记录经过该点的车辆数。机械调查方法常用的有自动计数器调查、雷达调查、摄像机调查等。自动计数器调查法使用的仪器有电感式、环形线圈式、超声波式等检测仪器，它几乎适用于各种交通条件，特别是需要长期连续性调查的路段。雷达调查法适用于车速高、交通量密度不大的情况。摄像机调查法一般将摄像机安装在观测点附近的高空处，将镜头对准观测点，每隔—定的时间，如15s、30s、45s或60s，自动拍照一次，根据自动拍摄的照片上车辆位置的变化，清点出不同流向的交通量，试种方法可以获得较完全的交通资料，如流量、流向、自行车流及行人流和行驶速度、车头时距及延误等。2．小距离调查这种调查使用成对的检测器（相隔5m或6m）来获得流量、速度和车头时距等数据。目前常用的点式检测器，如感应线圈和微波束，都占用一定的道路空间，因此被称为小距离调查仪器。调查地点车速时，将前后相隔一定距离（如5m）的检测器埋入地下，车辆经过两个检测器时发出信号并传给记录仪，记录仪记录车辆通过两个检测器所使用的时间，那么用相隔的距离除以时间就得到地点车速。这种调查方法还能得到占有率，占有率是指检测区域内车辆通过检测器的时间的百分比。由于占有率与检测区间的大小、检测器的性质和结构有关，因此，同样的交通状态下，不同位置测得的占有率可能不同。小距离调查同样无法测得密度，但可获得流量、速度、车头时距和占有率等数据。3．沿路段长度调查沿路段长度调查主要是指摄像调查法，适用于500m以上的较长路