基于智能交通信息的预期与适应性元胞传输模型

摘要

动态智能交通(ITS)信息在微观层面提升驾驶员的预测能力和适应能力,在宏观层面表现为车队群体的预期性和适应性.本文引入期望密度/速度函数以及预期性和适应性调节系数扩展了元胞传输模型,弥补了原始模型未考虑ITS信息影响的不足.线性稳定性分析和收敛性仿真结果表明预期性和适应性会减少弛豫带来的负效应,增大交通流的线性稳定域,不同的状态调节系数组合刻画了不同程度的预期性和适应性,改变了平衡曲线与收敛速度,智能交通信息将有益于辅助安全驾驶和减少道路拥堵.