本文選題：交通流　切入點(diǎn)：跟馳模型　出處：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》2014年02期

【摘要】：為了進(jìn)一步增強(qiáng)車流的穩(wěn)定性,通過分析后視效應(yīng)和前車優(yōu)化速度差信息的綜合作用,在FVD模型基礎(chǔ)上,建立新的BLOVD模型.通過線性穩(wěn)定性分析,得到新模型的穩(wěn)定性判據(jù).采用非線性分析方法,推導(dǎo)出mKdV方程用于描述系統(tǒng)臨界穩(wěn)定點(diǎn)附近的交通擁塞演變規(guī)律.數(shù)值仿真結(jié)果表明,綜合考慮后視效應(yīng)和最優(yōu)速度差信息能有效抑制車流隨機(jī)干擾信號(hào)在車流中傳播放大,提高車流穩(wěn)定性,從而舒緩交通擁堵.該模型對車流有進(jìn)一步的致穩(wěn)作用,有助于車輛自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中駕駛策略的設(shè)計(jì).
[Abstract]:In order to further enhance the stability of vehicle flow, a new BLOVD model is established on the basis of FVD model by analyzing the comprehensive effect of the aftersight effect and the velocity difference information of the vehicle in front.The stability criterion of the new model is obtained by linear stability analysis.Using nonlinear analysis method, the mKdV equation is derived to describe the evolution of traffic congestion near the critical stability point of the system.The numerical simulation results show that considering the aftersight effect and the optimal velocity difference information, the random interference signal can be effectively suppressed and amplified in the traffic flow, and the stability of the vehicle flow can be improved, thus relieving the traffic congestion.The model can further stabilize the vehicle flow and is helpful to the design of driving strategy in the vehicle autopilot system.
【作者單位】： 重慶大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;重慶高速公路集團(tuán)有限公司;重慶大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：教育部博士點(diǎn)專項(xiàng)基金資助項(xiàng)目(20090191110022)
【分類號(hào)】：U491

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1727078