文档名：考虑驾驶员记忆的多前车速度差跟驰模型研究
摘要：为了探究驾驶员记忆和多前车速度差对交通流的影响,本文基于全速度差模型(fullvelocitydifferencemodel,FVDM),结合驾驶员记忆因素和多前车对跟驰车的作用,构建了一种考虑了驾驶员记忆和多前车速度差的跟驰模型.通过改进模型的线性稳定性特征,得出改进模型的稳定性条件.再对改进模型下的车流启动和制动过程进行仿真,并与FVDM的仿真结果作对比.然后采用微小扰动法对改进模型进行数值仿真,研究驾驶员记忆因素和多前车速度差对交通流稳定性的影响.最后,利用下一代仿真(nextgenerationsimulation,NGSIM)数据标定了改进模型的参数,并预测了其加速度.研究结果表明:驾驶员记忆在一定程度上不利于交通流的稳定,而多前车速度差对稳定交通流具有积极作用;与FVDM相比,改进模型的启动延迟和制动延迟分别降低了10.0％和19.0％,预测精度更高,均方根误差降低了24.3％.
Abstract：Thisstudyexplorestheeffectsofdrivermemoryfactorsandmulti-vehiclespeeddifferencesontrafficflow,constructingamodelthatintegratestheseelementsbasedonthefullvelocitydifferencemodel(FVDM).Thestabilityconditionsofthemodelwerederivedbyitslinearstabilitycharacteristics.ThetrafficinitiationandbrakingprocessesunderthemodelweresimulatedandcomparedwiththesimulationresultsofFVDM.Anumericalsimulationemployingthetinyperturbationmethodwasconductedtoanalyzehowdrivermemoryandspeedvarianceamongvehiclesaffectthestabilityoftrafficflow.Finally,themodel'sparameterswerecalibrated,anditspredictivecapabilityforaccelerationwasassessedusingNGSIMdata.Theresultsshowthatdrivermemoryfactorslightlyunderminestrafficflowstability,whilemulti-vehiclespeeddifferenceshaspositiveeffectsonthestabilityoftrafficflow.ComparedtotheFVDM,theproposedmodelreducesthestart-updelayandbrakingdelayby10.0％and19.0％,respectively,andachievesahigherpredictionaccuracywithareductionoftheroot-mean-squareerrorby24.3％.
作者：尹砚铎 龙科军 谷健Author：YINYanduo LONGKejun GUJian
作者单位：长沙理工大学智能道路与车路协同湖南省重点实验室,湖南长沙410114
刊名：交通科学与工程
Journal：JournalofTransportScienceandEngineering
年，卷(期)：2024, 40(2)
分类号：U491.2
关键词：驾驶员记忆 多前车速度差 跟驰模型 数值仿真
Keywords：driver'smemory speeddifferenceofmultipleprecedingvehicles car-followingmodel numericalsimulation
机标分类号：TP311U491H310.1
在线出版日期：2024年5月13日
基金项目：国家自然科学基金，湖南省自然科学基金青年项目，湖南省教育厅优秀青年项目考虑驾驶员记忆的多前车速度差跟驰模型研究[
期刊论文] 交通科学与工程--2024, 40(2)尹砚铎 龙科军 谷健为了探究驾驶员记忆和多前车速度差对交通流的影响,本文基于全速度差模型(fullvelocitydifferencemodel,FVDM),结合驾驶员记忆因素和多前车对跟驰车的作用,构建了一种考虑了驾驶员记忆和多前车速度差的跟驰模型.通过...参考文献和引证文献
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