城市快速路交通流车头时距分布特性分析
袁凯;关伟
【摘 要】Bad on the analysis of single-vehicle data collected in Beijing 2nd ring of urban freeway, the statistical features of time-headway distribution at different velocities are investigated in this paper, and the time-headway distributions under different velocities are fitted well with the model. In the model, the parameters corresponding to velocity ν is estimated to obtain the recommended time-headway, the average time-headway and the standard deviation. Considering the empirical time-headway distribution features, the recommended time-headways on urban freeway at different velocities are discusd quantitatively and qualitatively, and the result is different with the previous investigation works about highway traffic. In addition, the density-flow plane and the velocity-flow plane are plotted in a statistical meaning, then the effect of on/off-ramps on the traffic flow of lane 3 was analyzed, and the velocity thresholds of free flow and coherent-moving flow in different road structures are concluded.%在对北京市城市快速路实测单车数据分析的基础上,
本文发现对数正态分布函数可以成功地对不同速度条件下的车头时距概率密度分布情况进行拟合.运用最小二乘法对该函数进行参数估计,得到不同速度条件下的期望车头时距值以及车头时距的平均值和标准差.结合实测车头时距分布特性,经过修正,发现城市快速路上期望车头时距随速度的变化趋势与高速公路上的测量结果一致,但在定量上却要远高于高速公路上的期望车头时距.最后利用平均车头时距和单车速度绘制出流量—密度和流量—速度关系图,并具体讨论了出入口匝道对外侧车道交通流特性的影响,定量标定了谐动流和自由流相位在不同断面条件下的速度区间.
【期刊名称】《交通运输系统工程与信息》
【年(卷),期】亚马逊创始人2011(011)006
【总页数】6页(P68-73)
【关键词】城市交通;车头时距分布;对数正态分布;城市快速路;谐动流生产经理的岗位职责及工作内容
【作 者】袁凯;关伟
神秘岛读书笔记
【作者单位】北京交通大学交通运输学院,北京100044;北京交通大学交通运输学院,北京100044
【正文语种】中 文
【中图分类】U491
1 引 言
近年来，国内外研究学者已经对高速公路上车头时距分布特性进行了大量微观研究.L.Neubert［1］等人在自由流和同步流交通相位下观测到了“双峰”结构的车头时距PDF，“第一峰”对应的车头时距值约为0.9s，“第二峰”对应的车头时距值约为2s，其中“第一峰”是由于在高速自由流状态下，驾驶员倾向于以高风险的“bumper-tobumper”的车队状态行驶，“第二峰”则对应着驾驶员的期望车头时距.Wolfgang Knospe［2］等人发现车头时距分布的峰值在不同交通相位下表现为不同的数值，自由流的期望车头时距为0.68s，在该车头时距下机动车以“bumper-to-bumper”状态行驶，进入同步流后期望车头时距上升为1.3s.
由于城市快速路具有匝道分布不均匀和低交通限速的特点，国内外基于高速公路实测数据所建立的交通流理论和模型不能完全应用于城市快速路的研究当中［3-5］，因此，在分析了不同密度条件下的速度概率分布特性后，关伟［3］等将交通流划分为自由流、谐动流、同步流和堵塞四种交通相位并定量标定了密度阀值.
此外，专家学者在城市快速路的实测数据基础上，对车头时距的分布特性也进行了分析研究.S.Y.He［5］等人选用正态分布函数与移位负指数分布函数的卷积作为拟合函数，成功拟合了城市快速路交通流车头时距在不同速度条件下的分布特征.裴玉龙和高晗［6］提出运用三参数威布尔分布用于描述快速路匝道连接段车头时距的分布规律.除此以外，在车头时距分布PDF函数拟合方面，运用较为成熟的还有移位负指数分布、Erlang分布、Cowan M3以及对数正态分布模型［7-11］.
本文在实测单车数据基础上，运用对数正态分布函数对不同速度下的车头时距分布进行拟合，统计分析后，得出了在不同速度下外侧车道驾驶员的期望车头时距值，并将其与高速公路上的期望车头时距值做定性和定量的对比分析.然后根据车头时距值和单车速度得出交通流量—速度和流量—密度图，在将城市快速路交通流划分为自由流、谐动流［3，5］、
清浊合流打一成语同步流和堵塞的基础上，得出出入口匝道对交通流特性的影响并定量标定了自由流和谐动流的速度阀值.
2 数据采集
本文单车数据采集于2007年6月，检测设备为MetroCount 5600系列路旁单元采集设备，采集地点为北京市二环西直门至德胜门路段，共布设有6个采集点，每个采集点设备均布置于检测路段的外侧车道，连续观测时间均为17 h(6:00～23:00)，路面结构和数据采集设备布设情况如图1所示.
图1 快速路调查路段路面结构及其设备布置图Fig.1 Schematic road structure of a gment in Beijing 2ndRing Road
3 车头时距概率密度分布函数拟合
红烧牛肉粉3.1 拟合函数选择
本文将实测车头时距按照一定速度范围Δv进行划分，将处于速度范围［v-△v，v+Δv］内的
车头时距 H(v)={hk|k=1，2，…，N(v)}归类于速度 v下，其中N(v)为该速度区间范围内的车头时距数据点总个数.
本文采用的拟合函数为对数正态分布密度函数:
式中 μ，σ ——参数.
运用Matlab软件中的lsqcurvefit函数，采用最小二乘法对拟合参数进行估计.根据对数正态分布的特性，得出每个速度值下对应的拟合平均车头时距值 以及拟合曲线峰值对应的车头时距值eμ－σ2，其中峰值所对应的车头时距值为该速度条件下的理想车头时距值.
3.2 拟合结果及统计分析
取Δv=5 km/h，由于北京市城市快速路80 km/h低速限制，本文只对D1～D6检测断面外侧车道5～80 km/h速度区间内的车头时距进行拟合，拟合结果如图2和图3所示.
图2 当v=20 km/h和v=35 km/h时D1检测断面车头时距分布PDF(柱状图为实测车头时距分布PDF，实线为对数正态分布拟合曲线)Fig.2 Empirical time-headway distribution(bar)and
estimated time-headway distribution(solid line)at velocities of a)20km/h and b)35km/h respectively of ction D1
图2显示了处于拥挤交通状态(v=20 km/h)和亚稳态交通流状态(v=35 km/h)下的车头时距分布情况，表明在这两种交通条件下都能运用对数正态分布函数成功进行拟合，且对峰值左边的小车头时距分布PDF的拟合效果更佳.图示两种速度条件下由对数正态分布函数拟合的PDF曲线所对应的峰值分别为a)2.13s和b)1.75，平均车头时距值为 a)2.37s和 b)2.17s.
图3 当v=65 km/h和v=75 km/h时D1检测断面车头时距分布PDF(柱状图为实测车头时距分布PDF，实线为对数正态分布拟合曲线)Fig.3 Empirical time-headway distribution(bar)and estimated time-headway distribution(solid line)at velocities of a)65km/h and b)75km/h respectively of ction D1
音箱测试
图3显示了处于畅通交通流状态下的车头时距分布情况，其中v=65 km/h时的车头时距分布PDF几乎和对数正态分布完全吻合.当v＞70 km/h时，如图3 b)所示，峰值左边的小车头时距分布PDF虽仍能由对数正态分布完全拟合，但峰值右边的拟合结果却与实测数据存在一定差异，这主要是由于在高速自由流状态下，车辆行驶速度不受车头间距影响，使相同速
度行驶条件下的车辆间距值存在一个较广的值域，进而出现相对大比例的大车头时距，导致拟合得出的峰值对应的车头时距较实测车头时距分布PDF“第一峰”对应的车头时距值大.图示两种速度条件下拟合的PDF曲线所对应的峰值分别为a)1.63s和 b)2.12s，平均车头时距值为a)3.10s和b)4.46s，两种速度状态下实测车头时距分布PDF“第一峰”对应的车头时距值分别为a)1.40s和b)1.60s.由于图2和图3中的实测车头时距分布PDF的车头时距(横轴坐标)的统计间隔为0.2s，因此峰值对应的车头时距存在0.2s的偏差是合理的.此外，随着速度的减小，实测车头时距分布PDF中的“第二峰”逐渐消失，车头时距值逐渐向第一峰对应的车头时距值靠拢.
用英语介绍自己的房间
