车辆跟驰的随机优化速度模型及其稳定性分析

摘要：

传统优化速度模型(OV)中把驾驶员的灵敏度系数设定为相同的常数值,而在真实驾驶情况下,驾驶员的灵敏度系数会在跟驰过程中发生随机性变化.为描述这个交通流的随机行为,将驾驶员的灵敏度系数模型化为高斯白噪声过程,建立随机优化速度模型(Stochastic Optimal Velocity,SOV).然后,运用随机动力学稳定性分析中的矩稳定性理论分析SOV模型的稳定性,得到一阶和二阶矩稳定性条件的解析解,解析式表明:SOV模型的稳定域由灵敏度系数的均值和噪声强度,以及车头间距共同决定.最后,应用蒙特卡洛法进行数值模拟,模拟结果验证了矩稳定性条件的有效性.与确定性OV模型进行数值模拟对比,结果表明:SOV模型中灵敏度系数的噪声强度会增加交通系统产生拥堵的可能性,在扰动传播过程中的影响体现在扰动演化的波动振幅上.

关键词：交通工程;随机跟驰模型;矩稳定性分析;灵敏度系数;高斯白噪声过程;随机性

所属期刊栏目：21

分类号：U491.1(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家自然科学基金/;National Natural Science Foundation of China;厦门市交通基础设施智能管养工程技术研究中心开放基金/;The Open Fund Project of Transportation Infrastructure Intelligent Management and Maintenance Engineering Technology Center of Xiamen City

在线出版日期：2022-01-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：153-159