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寒區(qū)低溫條件下車頭時(shí)距分布模型研究

2020-06-18 07:49:44馮天軍賈凱雯黃家盛
黑龍江交通科技 2020年6期
關(guān)鍵詞:時(shí)距指數(shù)分布寒區(qū)

馮天軍,賈凱雯,2,楊 暢,黃家盛

(1.吉林建筑大學(xué),吉林 長(zhǎng)春 130118;2長(zhǎng)春市建設(shè)技工學(xué)校,吉林 長(zhǎng)春 130062)

交通流理論及交通控制的基本研究?jī)?nèi)容里包含機(jī)動(dòng)車的到達(dá)規(guī)律和釋放規(guī)律。其中,車頭時(shí)距是描述機(jī)動(dòng)車到達(dá)規(guī)律和釋放規(guī)律的重要參數(shù),也是計(jì)算交叉口通行能力的重要依據(jù)。從到現(xiàn)今研究背景來(lái)看,機(jī)動(dòng)車車頭時(shí)距分布的描述模型已存在很多種,如負(fù)指數(shù)分布、移位負(fù)指數(shù)分布、二項(xiàng)分布、M3分布、韋布爾分布、愛(ài)爾朗分布等。其中,負(fù)指數(shù)分布和移位負(fù)指數(shù)分布的應(yīng)用最為廣泛。負(fù)指數(shù)分布適用于車輛達(dá)到是隨機(jī)的、有充分超車機(jī)會(huì)的單列車流和密度不大的多列車流,通常認(rèn)為當(dāng)每小時(shí)每車道的不間斷車流量等于或小于500輛時(shí),用負(fù)指數(shù)分布描述車頭時(shí)距是符合實(shí)際的。移位負(fù)指數(shù)分布適合描述限制超車的單列車頭時(shí)距分布和低流量時(shí)多列車流的車頭時(shí)距分布。根據(jù)在實(shí)際交通路況中,因?yàn)榇嬖谛盘?hào)周期的干擾性,城市道路交通流的到達(dá)通常不是隨機(jī)的,并且在實(shí)際交通路況中存在普遍的超車現(xiàn)象,因此,需選取更為普遍適用的模型進(jìn)行研究分析會(huì)更具代表性和廣適性。現(xiàn)存已有的研究當(dāng)中,對(duì)韋布爾分布模型研究較多,并且基本分析在普通條件下韋布爾模型的適用性。姚榮涵在《機(jī)動(dòng)車車頭時(shí)距分布的韋布爾修正模型》中所作的研究分析,韋布爾修正模型也是基于在正常條件下修正模型的適用性。所以對(duì)寒區(qū)低溫條件下,韋布爾修正模型的分析較少。本篇以韋布爾分布模型為基礎(chǔ),重點(diǎn)分析寒區(qū)低溫條件下,機(jī)動(dòng)車車頭時(shí)距的變化,確定修正的韋布爾模型是否在寒區(qū)低溫條件下同樣適用。

1 基本理論

1.1 韋布爾分布函模型

(1)韋布爾分布模型函數(shù)

韋布爾分布認(rèn)為,車頭時(shí)距小于等于臨界車頭時(shí)距的概率分布函數(shù)如下:

γ≤t<∞,α>0,β>0,γ≥0,β>γ

式中:P{h≤t}:車頭時(shí)距小于等于臨界車頭時(shí)距的概率;h:兩相鄰的機(jī)動(dòng)車之間的車頭時(shí)距的概率;t:兩相鄰的機(jī)動(dòng)車之間的臨界車頭時(shí)距;α:概率分布的形狀參數(shù);β:概率分布的尺度參數(shù);γ:概率分布的起點(diǎn)參數(shù)。

(2)適用條件

韋布爾分布適用范圍較廣,交通流中的車頭時(shí)距、速度等一般都可用韋布爾分布來(lái)描述。其中負(fù)指數(shù)分布和移位負(fù)指數(shù)分布均為韋布爾分布的特例。

1.2 韋布爾修正模型

(1)韋布爾修正模型函數(shù)

根據(jù)韋布爾分布模型的廣適性,研究車頭時(shí)距在寒區(qū)低溫條件下是否同樣適用。其中,t為車頭時(shí)距,引入?yún)?shù)λ,韋布爾分布的概率分布函數(shù)可以修正為:

其中,γ≤t<∞,λ>0,α>0,β>0,γ≥,β>γ。

(2)參數(shù)估計(jì)

通過(guò)以上模型的表達(dá)形式可以看出,韋布爾模型及韋布爾修正模型均是非線性模型。其中,韋布爾模型涉及到α、β和γ三個(gè)參數(shù),韋布爾修正模型更是涉及到λ、α、β和γ4個(gè)參數(shù)。在未知參數(shù)這么多的情況下,用簡(jiǎn)單的參數(shù)估算方法是很難得出結(jié)果,這些參數(shù)可以通過(guò)非線性參數(shù)優(yōu)化方法進(jìn)行估計(jì)。鑒于1stOpt軟件包中適合非線性曲線擬合的麥夸特法+全局優(yōu)化計(jì)算法,可以針對(duì)所要研究的模型對(duì)參數(shù)加以估計(jì),所以本文選用綜合優(yōu)化軟件包1stOpt對(duì)韋布爾模型及韋布爾分布模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。

2 模型驗(yàn)證

通過(guò)調(diào)查長(zhǎng)春亞泰大街典型路段的在高峰小時(shí)的車流情況,統(tǒng)計(jì)車輛車頭時(shí)距,對(duì)觀測(cè)的車頭時(shí)距數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)分析論證說(shuō)明韋布爾修正模型的擬合程度。同時(shí),與實(shí)際情況相比,對(duì)比分析韋布爾模型,韋布爾修正模型在寒區(qū)溫度低溫情況下,車頭時(shí)距分布的變化,得出對(duì)韋布爾模型引入新參數(shù)的韋布爾修正模型是否同樣適用寒區(qū)低溫條件。2019年3月14日,在長(zhǎng)春亞泰大街南北方向車流量,當(dāng)日溫度為-6 ℃,濕度為42%,觀察車道為由南向北的三個(gè)車道及由北向南的三個(gè)車道。以由南向北第二車道車頭時(shí)距分布為例,觀測(cè)結(jié)果如表1。

表1 觀測(cè)結(jié)果

其中,韋布爾模型α=0.725 5,β=2.514 8,γ=1.443 6,韋布爾修正模型α=0.820 3,β=3.509 1,γ=2.000 0,λ=0.537 1。

3 參數(shù)分析

通過(guò)對(duì)六個(gè)車道數(shù)據(jù)做整理發(fā)現(xiàn),兩種模型的理論頻率非常接近,都可以描述實(shí)際車頭時(shí)距分布,所以做進(jìn)一步分析。本篇采用最小二乘法,計(jì)算結(jié)果如表2。

表2 計(jì)算結(jié)果

通過(guò)結(jié)果可知,雖然韋布爾模型和韋布爾修正模型理論頻率相互接近,但計(jì)算結(jié)果來(lái)看,∑(實(shí)際頻率-韋布爾模型頻率)2>∑(實(shí)際頻率-韋布爾修正模型頻率)2,即韋布爾修正模型與實(shí)際頻率差距更小,更貼近實(shí)際頻率,說(shuō)明韋布爾修正模型在寒區(qū)低溫條件下具適用性和合理性。

4 結(jié)束語(yǔ)

本章通過(guò)以韋布爾分布函數(shù)模型為基礎(chǔ),進(jìn)行參數(shù)引進(jìn),建立了描述機(jī)動(dòng)車車頭時(shí)距分布的韋布爾修正模型。同時(shí),通過(guò)實(shí)際調(diào)查,在低溫條件下,對(duì)長(zhǎng)春市典型路段上的機(jī)動(dòng)車車頭時(shí)距調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整理,得出實(shí)際在所選典型路段上車頭時(shí)距的變化。通過(guò)對(duì)修正后的模型進(jìn)行研究分析,發(fā)現(xiàn)在寒區(qū)低溫條件下,韋布爾修正模型更具適用性。

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