基于智能交通信息的预期与适应性元胞传输模型
动态智能交通(ITS)信息在微观层面提升驾驶员的预测能力和适应能力,在宏观层面表现为车队群体的预期性和适应性.本文引入期望密度/速度函数以及预期性和适应性调节系数扩展了元胞传输模型,弥补了原始模型未考虑ITS信息影响的不足.线性稳定性分析和收敛性仿真结果表明预期性和适应性会减少弛豫带来的负效应,增大交通流的线性稳定域,不同的状态调节系数组合刻画了不同程度的预期性和适应性,改变了平衡曲线与收敛速度,智能交通信息将有益于辅助安全驾驶和减少道路拥堵.
智能交通系统、元胞传输模型、预期性、适应性
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U491.1+12(交通工程与公路运输技术管理)
国家科技支撑计划资助项目2007BAK35B06;国家自然科学基金资助项50708055;国家教育部留学回国人员科研启动金资助项目
2011-04-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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1591-1597