資料介紹
本文改進了微觀一維隨機元胞自動機交通流模型(NS 模型)的控制規則,將NS 模型中的隨機特性作為一個隨機參量運用到宏觀一階連續交通流模型(LWR 模型)中,重新構建了LWR 模型的交通流基本圖。在實測交通流數據基礎上,應用NS 模型和引入隨機參量的LWR 模型進行了計算機模擬和分析。
關鍵詞:NS 模型,LWR 模型,隨機特性,交通流基本圖,仿真
ABSTRACT: The paper improves the control rules of a microcosmic stochastic traffic cellular automaton model (NS model) and incorporates the NS model’s stochasticity as a stochastic parameter in the construction of the fundamental diagram used by a macroscopic first-order continuum model (LWR model). Based on real traffic data and simulations, the paper gives a comparison and discussions of both models.
Keywords: NS model, LWR model, stochasticity, fundamental diagram, simulation
關鍵詞:NS 模型,LWR 模型,隨機特性,交通流基本圖,仿真
ABSTRACT: The paper improves the control rules of a microcosmic stochastic traffic cellular automaton model (NS model) and incorporates the NS model’s stochasticity as a stochastic parameter in the construction of the fundamental diagram used by a macroscopic first-order continuum model (LWR model). Based on real traffic data and simulations, the paper gives a comparison and discussions of both models.
Keywords: NS model, LWR model, stochasticity, fundamental diagram, simulation
LWR
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