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动态与随机交通网络模型与应用PDF电子书下载

交通运输

• 作 者：李硕，范炳全着
• 出 版 社：上海：同济大学出版社
• 出版年份：2005
• ISBN：7560829716
• 页数：215 页

图书介绍：本书作者在充分掌握国际上该领域的发展前沿状况的基础上，建立了几年动态与随机交通网络模型（DTA），使得该领域的研究更加深入。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：亚洲车自动变速器维修精华下一篇：欧洲轿车故障诊断流程册 《动态与随机交通网络模型与应用》目录 标签：模型 交通 应用 动态 网络

前言1

第1章 动态与随机交通网络模型绪论及其应用领域1

1.1 动态与随机交通网络模型的基本概念及其应用领域1

1.1.1 静态交通网络流量平衡概念1

目录1

1.1.2 动态交通网络流量的推广2

1.1.3 预测型动态用户最优DUO条件3

1.1.4 预测型动态系统最优（DSO）条件3

1.1.5 随机型DUO条件4

1.1.6 模糊型DUO条件5

1.1.7 动态交通流量分配（DTA）6

1.2 DTA在智能交通系统（ITS）中的应用7

1.2.1 动态交通网络模型的应用意义7

1.2.2 DTA的应用领域8

2.1 DTA文献的回顾10

2.1.1 数学规划类模型10

第2章 DTA文献综述10

2.1.2 最优控制模型12

2.1.3 变分不等式（VI）模型13

2.1.4 基于交通仿真的模型15

2.2 其他基本的建模问题17

2.2.1 描述平衡及其行为的问题17

2.2.2 交通流传播建模18

2.3 出行需求的不确定性20

2.4 动态交通网络计算中的路径处理21

2.5 数学可处理性的方法、FIFO违规现象以及高效率分解方法22

2.6 本研究的技术路线23

2.6.1 DUE/DUO模型的改进23

2.6.2 DUE/DUO模型算法的改进23

2.7 文献综述结束语24

第3章 动态交通网络变分不等式（VIP）类模型及其算法25

3.1 DUO条件下的动态路线选择问题建模及其求解算法25

3.1.1 动态平衡条件及其建模25

3.1.2 VIP问题（3-32）的求解算法35

3.2 动态DUO出发时间／路线选择联合模型44

3.2.1 DUO-DT/RC联合问题的平衡条件44

3.2.2 DUO-DT/RC联合问题的VIP建模44

3.2.3 等价性分析45

3.2.4 求解DUO-DT/RC-VIP模型的算法46

3.3 具有变出行需求的DUO模型48

3.3.1 DUO可变出行需求／路线选择的联合模型48

3.3.2 DUO-VD/RC构模的求解算法50

3.3.3 DUO可变出行需求／出发时问／路线选择三重联合模型52

3.4 动态系统最优路线选择模型54

3.4.1 动态边际路段行程时间55

3.4.2 DSO条件55

3.4.3 DSO的最优化构模56

3.5 本章结论58

第4章 基于最大熵原理的动态与随机交通选择模型59

4.1 热力学概念简介59

4.2 交通行为熵——出行者选择交通活动决策行为的随机性和无序性61

4.3 交通选择行为的微观状态与交通选择熵的物理意义62

4.4 交通选择熵模型63

4.5 负交通选择熵模型的一阶条件68

4.6 参数θrs的标定73

4.7 本章结论75

第5章 动态路段行程时间宏观模型研究及其在信号道路网中的应用76

5.1 动态路段行程时间问题的提出76

5.1.2 离散的动态路段状态变量78

5.1.1 离散化的动态路段特征参数78

5.2 离散型动态路段模型79

5.2.1 M-N模型79

5.2.2 动态路段延误函数模型80

5.2.3 质点排队模型（PQ）82

5.2.4 单元传播模型（CTM）83

5.3 不同的驶人流形态和不同的路网加载结果84

5.4 模型的定性评价91

5.4.2 精确度92

5.4.1 模型离散化和标定的难易程度92

5.4.3 计算效率之一：CPU时问93

5.4.4 计算效率之二：占用存储空间的大小94

5.5 考虑排队长度的有度排队模型（SQ）94

5.5.1 有度排队SQ模型的建模基础95

5.5.2 车辆在信号交叉口处排队与驶离的集散波分析96

5.5.3 具有信号交叉口的动态路段行程时间有度排队模型（SQ）99

5.5.4 对SQ模型的定性评价与检验104

5.6 交通量构成对路段动态特征指标的影响研究118

5.6.1 引言118

5.6.2 问题的提出118

5.6.3 交通流模型119

5.6.4 交通量构成对路段动态特征的影响121

5.6.5 动态路段行程时间函数模型124

5.7 本章结论125

第6章 基于路径的大型交通网络动态平衡分配问题算法研究127

6.1 基于路径流量的动态与静态交通分配模型128

6.2 采用基于路径算法求解基于路径流量的交通分配问题129

6.2.1 静态型非集计单纯形分解算法（DSD）129

6.2.2 静态型梯度投影算法（GP法）130

6.2.3 静态型DSD和GP算法的框架131

6.3 静态型DSD算法和GP算法的实际应用议题136

6.3.1 算法对计算机内存需求量及其编程136

6.3.2 路径流量更新算法137

6.3.3 算法的搜索方向计算137

6.3.4 算法搜索步长137

6.4 静态型基于路径算法的应用实例138

6.4.1 敏感性分析138

6.4.2 真实道路交通网络计算结果分析141

6.5 基于路径算法的动态扩展145

6.5.1 静态型非集计单纯形分解算法的动态推广（DDSD）145

6.5.2 静态型基于路径算法的动态推广（DGP）147

6.5.3 动态型的DDSD算法和 DGP算法的框架148

6.6 本章结论155

第7章 优化可变信息标志（CMS）系统选址模型——DTA应用研究之一157

7.1 优化可变信息标志（CMS）系统选址问题的提出157

7.2 交通事件引发车辆延误和交通量转移的模型158

7.2.1 无信息（不安装CMS）条件下的交通事件延误模型159

7.2.2 交通量转移模型161

7.2.3 提供交通信息条件下的交通事件延误模型162

7.2.4 模型求解算法165

7.3 确定CMS系统最优转移率的问题165

7.3.1 CMS最优转移率的问题及其求解方法166

7.3.2 最优动态时变CMS交通量转移率问题的模型167

7.3.3 模型的求解算法170

7.4 敏感性分析173

7.4.1 简单的道路网络算例173

7.4.2 与经验做法之比较174

7.4.3 考虑多个时间段175

7.4.4 交通需求量的不确定性177

7.4.5 交通事件特征参数的不确定性178

7.4.6 交通转移模型参数的不确定性179

7.4.7 动态系统最优交通量转移率的计算结果180

7.5 本章结论185

第8章 随机型DTA模型及其应用研究——DTA应用研究之二187

8.1 具有概率行程时间感觉函数的随机型DTA模型应用187

8.1.1 在随机型动态交通网络环境下的出行者感觉函数187

8.1.2 用路者的冒险行为189

8.1.3 随机型动态交通网络模型约束条件191

8.1.4 随机型动态路段行程时间和延误函数191

8.1.5 随机型DTA变分不等式（VIP）建模192

8.1.6 随机型DUO路线选择问题VIP模型求解算法192

8.1.7 实验交通网络的试算193

8.2 本章结论204

主要变量符号205

参考文献208

后记215

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摘要：本文以《动态与随机交通网络模型与应用.pdf电子书版文档下载》为中心，详细阐述了动态与随机交通网络模型的基本概念、应用领域以及在实际交通管理中的重要作用。通过对该文档的深入分析，本文旨在为读者提供对动态与随机交通网络模型全面而深入的理解。

1、模型概述

动态与随机交通网络模型是一种模拟实际交通流动态变化和随机性的数学模型。该模型通过考虑交通流量的动态变化、道路状况、交通信号等因素，对交通网络进行模拟和分析。模型的核心在于对交通流量的动态预测和优化，以提高交通系统的运行效率。

动态与随机交通网络模型具有以下特点：首先，模型能够模拟实际交通流量的动态变化，包括高峰期和非高峰期的差异；其次，模型能够考虑道路状况、交通信号等因素对交通流量的影响；最后，模型能够对交通网络进行优化，以减少交通拥堵和提升交通效率。

动态与随机交通网络模型在交通管理中的应用具有重要意义。通过该模型，交通管理部门可以实时监测交通流量，预测交通拥堵，并采取相应的措施进行疏导，从而提高交通系统的运行效率。

2、应用领域

动态与随机交通网络模型在多个领域具有广泛的应用。首先，在交通规划领域，该模型可以用于预测交通流量，为道路规划和交通设施建设提供科学依据。其次，在交通管理领域，模型可以用于实时监测交通流量，预测交通拥堵，并采取相应的措施进行疏导。此外，模型还可以应用于智能交通系统、自动驾驶等领域。

在交通规划领域，动态与随机交通网络模型可以帮助规划者预测未来交通流量，从而优化道路网络布局，提高道路通行能力。在交通管理领域，模型可以实时监测交通流量，预测交通拥堵，为交通管理部门提供决策支持。在智能交通系统领域，模型可以与传感器、摄像头等设备结合，实现交通流量的智能监测和调控。

动态与随机交通网络模型的应用不仅限于交通领域，还可以扩展到城市规划、物流运输等领域。通过模型的应用，可以提高相关领域的运行效率，降低成本，提升服务质量。

3、模型构建方法

动态与随机交通网络模型的构建方法主要包括以下几种：首先，基于交通流量的统计模型，如泊松分布、指数分布等；其次，基于交通流量的动态模型，如流量平衡方程、交通流动力学模型等；最后，基于人工智能技术的模型，如神经网络、支持向量机等。

在构建动态与随机交通网络模型时，需要考虑以下因素：首先，交通流量的动态变化，包括高峰期和非高峰期的差异；其次，道路状况、交通信号等因素对交通流量的影响；最后，交通网络的拓扑结构，包括道路长度、交叉口数量等。

构建动态与随机交通网络模型的方法和步骤如下：首先，收集相关数据，包括交通流量、道路状况、交通信号等；其次，根据数据特点选择合适的模型构建方法；最后，对模型进行验证和优化，以提高模型的准确性和实用性。

4、模型应用实例

动态与随机交通网络模型在实际应用中取得了显著成效。以下列举几个典型的应用实例：首先，在交通管理领域，模型可以用于实时监测交通流量，预测交通拥堵，为交通管理部门提供决策支持。其次，在交通规划领域，模型可以用于预测交通流量，为道路规划和交通设施建设提供科学依据。此外，模型还可以应用于智能交通系统、自动驾驶等领域。

例如，某城市交通管理部门利用动态与随机交通网络模型对城市交通流量进行预测，发现高峰期交通拥堵主要集中在市中心区域。据此，交通管理部门采取了相应的疏导措施，如调整交通信号灯配时、增设临时停车位等，有效缓解了交通拥堵问题。

在智能交通系统领域，动态与随机交通网络模型可以与传感器、摄像头等设备结合，实现交通流量的智能监测和调控。例如，某智能交通系统利用模型对交通流量进行实时监测，并根据监测结果自动调整交通信号灯配时，提高了交通系统的运行效率。

总结：

本文对《动态与随机交通网络模型与应用.pdf电子书版文档下载》进行了详细阐述，从模型概述、应用领域、模型构建方法以及模型应用实例等方面进行了深入分析。动态与随机交通网络模型在交通管理、交通规划、智能交通系统等领域具有广泛的应用前景，对于提高交通系统的运行效率具有重要意义。

本文由nayona.cn整理

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