考虑次邻近车辆影响交通流时滞跟驰模型稳定性建模方法

摘要

本申请公开了一种考虑次邻近车辆影响交通流时滞跟驰模型稳定性建模方法，包括建立含反应时滞的微观交通流模型DOVM：考虑次邻近车辆对交通流的影响，选取优化速度函数：V(Δx_n,Δx_n+1)＝(1-p)U(Δx_n)+pU(Δx_n+1)，优化速度函数由实测数据拟合得到，其中，0≤p<1/2，表示次邻近车辆的影响因子，U(Δx_n)＝16.8[tanh0.0860(Δx_n-25)+0.913]；建立新的交通流模型GDOVM，并进行稳定性分析：将优化速度函数代入含反应时滞的微观交通流模型DOVM，得到新的交通流模型GDOVM，根据临界稳定性条件获取反应时滞和次邻近车辆影响因子对系统稳定性区域的影响。

主权项

一种考虑次邻近车辆影响交通流时滞跟驰模型稳定性建模方法，其特征在于，包括：建立含反应时滞的微观交通流模型DOVM：${\stackrel{··}{x}}_n(t+\tau )=a\left(V\right({\mathrm{\Delta x}}_n\left(t\right),{\mathrm{\Delta x}}_{n+1}\left(t\right))-{\stackrel{·}{x}}_n(t\left)\right),$其中，x_n(t)是第n辆车在时刻t的位置，为第n辆车在时刻t的速度，为第n辆车在时刻t的加速度,Δx_n(t)＝x_n+1(t)‑x_n(t)表示连续的两辆车之间的车头间距,a是敏感系数,τ是反应时滞，包含驾驶员的反应时滞和机械时滞，V(Δx_n(t),Δx_n+1(t))是依赖于邻近车辆车头间距Δx_n(t)和次邻近车辆车头间距Δx_n+1(t)的优化速度函数；考虑次邻近车辆对交通流的影响，选取优化速度函数：V(Δx_n,Δx_n+1)＝(1‑p)U(Δx_n)+pU(Δx_n+1)所述优化速度函数由实测数据拟合得到，其中，0≤p<1/2，表示次邻近车辆的影响因子，U(Δx_n)＝16.8[tanh0.0860(Δx_n‑25)+0.913]；建立新的交通流模型GDOVM，并进行稳定性分析：将优化速度函数代入含反应时滞的微观交通流模型DOVM，得到新的交通流模型GDOVM：$\begin{array}{c}{\stackrel{··}{x}}_n\left(t+\tau \right)=a\{\left(1-p\right)·\left(16.8\left[\tanh 0.0860\left({\mathrm{\Delta x}}_n-25\right)+0.913\right]\right)\\ +p·\left(16.8\left[\tanh 0.0860\left({\mathrm{\Delta x}}_{n+1}-25\right)+0.913\right]\right)-{\stackrel{·}{x}}_n\left(t\right)\}\end{array}$所述新的交通流模型GDOVM对应的线性化方程为：${\stackrel{··}{y}}_n(t+\tau )=a[(1-p){\mathrm{f\Delta y}}_n\left(t\right)+{\mathrm{pf\Delta y}}_{n+1}\left(t\right)-{\stackrel{·}{y}}_n\left(t\right)]$其中，y_n(t)为第n辆车受到的扰动，f＝U′(b)，Δy_n(t)＝y_n+1(t)‑y_n(t)，设线性化方程的解为y_n,j(t)＝exp(iα_jn+iω_jt)，α_j＝2πj/N(j＝1,2,3,…,N)，ω_j满足下列条件：$-{\left(\frac{{\omega }_j}{a}\right)}^2\exp \left[i\left(\frac{{\omega }_j}{a}\right)a\tau \right]=\frac{f}{a}\left(\exp \right({\mathrm{i\alpha }}_j)-1)[1+p\left(\exp \right({\mathrm{i\alpha }}_j)-1)]-i\left(\frac{{\omega }_j}{a}\right)$根据临界稳定性条件获取反应时滞和次邻近车辆影响因子对系统稳定性区域的影响。