本文選題：Wiedemann74跟馳模型 + 排放測(cè)算　； 參考：《西南交通大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著城市空氣污染問(wèn)題日益嚴(yán)重,霧霾天氣持續(xù)不斷,城市機(jī)動(dòng)車(chē)排放所導(dǎo)致的污染問(wèn)題進(jìn)一步地突顯。為了進(jìn)一步量化交通排放,最新版本的PTVVISSIM微觀交通仿真軟件已開(kāi)發(fā)了排放測(cè)算的功能,但其測(cè)算的污染物類(lèi)型單一且精度較低。將微觀交通仿真模型與交通排放模型相結(jié)合對(duì)城市交通排放進(jìn)行評(píng)價(jià),仍然是當(dāng)前相關(guān)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。由于VISSIM微觀交通仿真軟件的核心模型,Wiedemann74跟馳模型在進(jìn)行排放測(cè)算時(shí)的存在系統(tǒng)誤差。因此本文引入了機(jī)動(dòng)車(chē)排放的最佳解釋變量VSP(Vehicle Specific Power),基于大量實(shí)測(cè)城市道路駕駛行為數(shù)據(jù),展開(kāi)對(duì)跟馳模型的優(yōu)化研究。本文分析了基于VSP分布的微觀排放模型、VISSIM微觀仿真模型參數(shù)校正及優(yōu)化和面向交通排放VISSIM仿真模型優(yōu)化的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀。重點(diǎn)研究了 VSP變量和Wiedemann74跟馳模型的內(nèi)部跟馳邏輯和仿真機(jī)理。通過(guò)SIMI軟件分析研究路段實(shí)際交通流視頻,得到了城市道路駕駛行為數(shù)據(jù)。在進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制與處理后,展開(kāi)了城市道路駕駛行為特性的分析。根據(jù)Wiedemann74跟馳模型參數(shù)的默認(rèn)值設(shè)計(jì)了 MATLAB仿真程序,并對(duì)比分析了實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與仿真數(shù)據(jù)平均速度區(qū)間上的VSP分布。根據(jù)各行駛狀態(tài)所占時(shí)間比例與VSP分布的相對(duì)均方根誤差,得出不能通過(guò)調(diào)整速度跟馳閾值對(duì)排放測(cè)算精度進(jìn)行優(yōu)化。進(jìn)一步確定了距離跟馳閾值的模型跟馳域優(yōu)化方案,其優(yōu)化效果明顯,尤其對(duì)高速區(qū)間的VSP分布的優(yōu)化效果顯著。經(jīng)過(guò)對(duì)VSP分布的相對(duì)均方根誤差的敏感性分析,確定了最大加速度與最大減速度的優(yōu)化的最佳方案。最大加、減速度優(yōu)化能很大程度地降低低速區(qū)間與高速區(qū)間的VSP分布的相對(duì)均方根誤差。Wiedemann74跟馳模型整體優(yōu)化后各行駛狀態(tài)的劃分更加接近于車(chē)輛的實(shí)際行駛狀態(tài),隨著平均速度的增加,整體優(yōu)化后的模型與原Wiedemann74跟馳模型仿真VSP的相對(duì)均方根誤差總體都呈現(xiàn)出上升的趨勢(shì)。整體優(yōu)化后的跟馳模型輸出的VSP分布相對(duì)均方根誤差降低50%以上。整體優(yōu)化后的Wiedemann74跟馳模型在穩(wěn)定性上與原跟馳跟馳模型保持一致。
[Abstract]:With the urban air pollution problem becoming more and more serious and the smog weather continuing, the pollution problem caused by urban motor vehicle emissions is becoming more and more prominent. In order to further quantify traffic emissions, the latest version of PTVVISSIM microcosmic traffic simulation software has developed the function of emission measurement, but the type of pollutants measured by PTVVISSIM is single and the accuracy is low. The combination of microscopic traffic simulation model and traffic emission model to evaluate urban traffic emissions is still a research hotspot in related fields. Because of the systematic error of Wiedemann74 model which is the core model of VISSIM microscopic traffic simulation software. Therefore, this paper introduces the best explanatory variable of vehicle emission, VSP vehicle specific Powertrain, based on a large number of measured urban road driving behavior data, the optimization of the car-following model is carried out. In this paper, the research status of VSP distributed micro emission model (VISSIM) parameters correction and optimization and traffic emission VISSIM simulation model optimization at home and abroad is analyzed. The internal car-following logic and simulation mechanism of VSP variable and Wiedemann74 car-following model are studied. The actual traffic flow video is analyzed by SIMI software, and the data of urban road driving behavior are obtained. After data quality control and processing, the characteristics of urban road driving behavior are analyzed. According to the default values of Wiedemann74 model parameters, a MATLAB simulation program is designed, and the VSP distribution on the average velocity range of measured and simulated data is compared and analyzed. According to the RMS error between the time ratio of each driving state and the VSP distribution, it is concluded that the accuracy of emission measurement can not be optimized by adjusting the speed and the car-threshold. The optimization scheme of the model followed by the range and car-following threshold is further determined, and the optimization effect is obvious, especially for the VSP distribution in the high-speed region. Based on the sensitivity analysis of the relative root mean square error of VSP distribution, the optimum scheme of maximum acceleration and maximum deceleration is determined. The maximum addition and deceleration optimization can greatly reduce the relative root mean square error (RMSE) of the VSP distribution in the low speed range and the high speed interval. The partition of each driving state is closer to the actual driving state of the vehicle after the overall optimization of the model. With the increase of average velocity, the relative root mean square error (RMS) of the whole optimized model and the original Wiedemann74 model is increasing. After the overall optimization, the VSP distribution of the car-following model is reduced by more than 50% relative to the root mean square error (RMS). The overall optimized Wiedemann74 car-following model is consistent with the original car-following model in terms of stability.
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：U491

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2007225