Исследование изменений характеристик транспортного потока

Содержание 

 

Введение. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  4

1. Имитационное моделирование транспортного потока. . . . . . . . 5

1.1. Цели и свойства имитационного  моделирования. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

1.2. Основные  процедуры имитационного моделирования. . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

1.3. Микроскопическое моделирование. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .10

2. Разработка модели дорожного движения   в AIMSUN. . . . . . . . . . . . . . 25

3. Исследование изменений  характеристик транспортного потока. . . . . .26

3.1. Определение числовых характеристик и установление законов распределения. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .27

3.2. Разработка регрессионной модели оценки состояния

транспортного потока  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . 31

3.3. Построение графиков оценки состояния транспортного потока . . .34

Заключение.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .36

Список литературных источников  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  37

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

     Безопасность дорожного движения и эффективность автомобильных перевозок в значительной мере определяются качеством организации дорожного движения (ОДД), в основу которой входит управление транспортными и пешеходными потоками. Незнание природы их и характера ограничивает возможности планирования рациональных мероприятий по организации дорожного движения, их оптимизации и оперативной коррекции в соответствии с изменившимися условиями. В крупных городах данная проблема приобретает особую остроту. Ситуация усложняется такими тенденциями, как постоянно возрастающая мобильность населения, уменьшение перевозок общественным транспортом и увеличение перевозок личным транспортом, нарастающий разрыв между увеличением количества автомобилей и протяженностью улично-дорожной сети (УДС), не рассчитанной на современные транспортные потоки (ТП).

     Для поиска эффективных стратегий управления транспортными потоками в мегаполисе, оптимальных решений по проектированию улично-дорожной сети и организации дорожного движения необходимо учитывать широкий спектр характеристик транспортного потока, закономерности влияния внешних и внутренних факторов на динамические характеристики смешанного транспортного потока. Применение моделирования и создания адекватной модели транспортного потока является актуальной задачей в процессе организации и управления дорожным движением.

 

 

 

 

1. Имитационное моделирование транспортного потока

     Хотя проблемы, связанные с системами управления дорожным движением, постепенно решаются путем теоретического анализа и натурных экспериментов, при рассмотрении крупномасштабных систем не всегда легко предложить достаточно точную теорию или провести адекватные их масштабу экспериментальные исследования. Поэтому важно уметь компенсировать недостаток средств для исследования путем использования нематематических моделей. Хотя имеются некоторые примеры использования аналоговых моделей, основанных на применении специализированных вычислительных устройств, для целей подобного нематематического моделирования обычно применяют цифровые ЭВМ, поскольку малая общность аналоговых моделей делает невыгодными капиталовложения в разработку реализующих их средств вычислительной техники. Попытки подобного применения цифровых ЭВМ для имитационного моделирования дорожного движения предпринимались достаточно давно, поскольку модель автомобиля интуитивно понятна и сравнительно просто представляется кодами цифровой ЭВМ. Однако имитационное моделирование транспортного потока не является простым делом в связи со сложностью системы и невозможностью моделировать все факторы, воздействующие на нее. Поэтому, для того чтобы решить некоторую задачу методом моделирования, необходимо сузить как ее постановку, так и масштабы модели. Тем не менее, техника имитационного моделирования на ЭВМ позволяет иметь дело с более детальными моделями, чем аналитические методы, и выполнять более безопасные, дешевые и быстрые эксперименты, чем при натурном экспериментировании. В данном разделе будет описана техника имитационного моделирования на цифровых ЭВМ.

1.1. Цели и свойства имитационного  моделирования

     В общем случае имитационное моделирование является мощным средством решения проблем, которые невозможно решить аналитически. Оно обладает следующими свойствами:

     - так как собирается огромный объем информации, появляется возможность выполнения детального анализа явлений и проникновения в сущность исследуемого процесса, которые невозможны при обычном натурном эксперименте;

     - появляется возможность выполнения таких экспериментов, которые невозможно проводить на реальных дорожных сетях, по соображениям, например, безопасности движения;

     - появляется возможность прогнозирования и анализа разнообразных ситуаций, которые могут случиться в будущем, но еще не случались на практике;

     - долговременные явления и процессы в реальной системе могут быть проанализированы за короткий промежуток времени;

     - имитационное моделирование не так дорого, как выполнение натурных экспериментов;

     - есть возможность оценить важность отдельных параметров, что облегчает создание теоретических моделей;

     - улучшается интуитивное восприятие системы при исследовании сложных ситуаций в дорожном движении.

     Хотя методами моделирования были решены многие задачи, трудно представить себе универсальную программу имитационного моделирования; вместо этого имитацию обычно проводят с помощью моделей, служащих определенным конкретным целям, примерами которых могут служить:

     - теоретические исследования транспортного потока (анализ интенсивности движения, задержек, обгонов, слияний, шума ускорения, потребления энергии, загрязнения окружающей среды);

     - проектирование дорог (анализ пропускной способности дороги, конфигурации примыканий, въездов и съездов и т. д.);

     - проектирование дорожных сетей (планирование прокладки нрвых дорог, прогнозирование транспортного спроса и т. д.);

     - определение эффективности управления дорожным движением (оценка алгоритмов управления и схем организации движения);

определение оптимальных управлений (поиск наборов оптимальных сдвигов);

     - исследование свойств, присущих моделям дорожного движения (оценка точности, требуемой в модели для теоретического анализа или имитационного моделирования);

     - оценка влияний различных типов транспортных средств; проверка точно не известных формул (оценка и модификация уравнений задержек и т. д.).

1.2. Основные процедуры имитационного  моделирования

     Имитационное моделирование должно планироваться в виде ряда последовательных этапов, основные из которых приведены на рис. 1.2.1.

 

Рис 1.2.1. Этапы  имитационного моделирования

     Наиболее важным шагом из приведенных на рисунке является составление модели процесса. Модель, которая имитирует реальную, систему, не может быть определена единственным образом, и даже очень сложная система может иногда с пользой имитироваться простой моделью с использованием техники округления и агрегирования. Это означает, что многочисленные элементы вводятся в модель в составе единственного блока, так же, как мы объединили в гл. 5 точки отправления и назначения. И наоборот, сложная модель может потребоваться для простой системы, если последняя должна подвергнуться детальному исследованию, Точность модели должна определяться в соответствии с целью моделирования и характеристиками имитирующей системы. Например, при имитационном моделировании скоростных магистралей, где важен учет взаимодействия транспортных средств, необходимо использование модели для каждого автомобиля, в то время как (к при моделировании городских улиц, где задерживаются у светофоров группы автомобилей, можно использовать модели, рассматривающие такие группы как единый объект. С этой точки зрения мы можем разделить имитационные модели на три категории:

     - представляющие индивидуальные транспортные средства (микроскопические модели);

     - представляющие группы из нескольких автомобилей (макроскопические модели);

     - рассматривающие транспортный поток как жидкость (жидкостная модель).

      Еще одним фактором, влияющим на точность модели, является корректность учета случайных возмущений. Это, в первую очередь, относится к микроскопическим моделям; если ликвидировать в них элементы случайности, они начинают работать аналогично жидкостной модели. И наоборот, исследуя макроскопическую или жидкостную модель, можно до некоторой степени игнорировать случайные факторы, поскольку они уже вошли в эти модели в усредненном виде.

     Далее различаются методы «продвижения» времени при имитационном моделировании, которые могут быть разделены на методы с периодическим продвижением и продвижением по событиям, При периодическом продвижении каждый автомобиль передвигается через каждый фиксированный интервал времени Δt, и процесс моделирования переходит к анализу ситуации, происходящей в следующем интервале Δt. При продвижении по событиям время в системе изменяется только в момент, когда происходит какое-либо качественно новое событие, и процесс моделирования продолжается путем розыгрыша появления следующего события. Хотя второй метод эффективнее в случае моделирования системы, в которой происходит относительно мало событий, первый метод обычно предпочтителен когда моделируются системы, в которых множество автомобилей непрерывно движутся.

     Теперь рассмотрим организацию памяти в процессе моделирования. Существуют два метода хранения информации об автомобилях в системах имитационного моделирования на ЭВМ.

     В первом из них дорога разделяется на блоки достаточной длины и для каждого блока отводится участок памяти. Существование автомобиля (скорость и направление), если он существует в данном блоке, запоминается в участке памяти, соответствующем месту нахождения автомобиля, и движение автомобилей представляется передачей информации между участками памяти («физическая» или дорожно-ориентированная модель). Во втором методе для каждого автомобиля отводится участок памяти, и индивидуальные характеристики автомобиля (место нахождения, скорость), хранятся в участках. Движение автомобилей представляется изменением содержимого участков памяти («математическая» или автомобильно-ориентированная модель).

1.3. Микроскопическое моделирование

     Имитационная модель скоростной дороги

     Моделирование скоростных дорог и других внегородских автомобильных магистралей связано со взаимодействием автомобилей в процессе движения, поэтому в данном случае используется микроскопическая модель. Когда используется физическая модель, то дорога делится на участки протяженностью, равной средней длине автомобиля, и, если игнорируется распределение длин автомобилей, то каждый автомобиль представляется двоичной единицей как показано на рис.1.3.1, а. Если учитывается длина автомобилей, то дорога разбивается на участки меньшей длины и каждый автомобиль представляется цепочкой единиц. Поскольку автомобили «физической» модели обычно передвигаются на основе простых логических посылок, такая модель не может быть использована для детального исследования.

Рис 1.3.1. Физическая Модель

Рис 1.3.2. Информация о порядке следования автомобилей

 

     В математической модели автомобиль, попадающий на дорогу на въезде или в начале дороги (возможно фиктивной), получает идентификационный номер и информация относительно места его нахождения, скорости и т. д. записывается в участок памяти, соответствующий данному номеру. Обгоны автомобилей могут представляться различными способами. Один из них состоит в использовании списочной структуры, в рамках которой вместе с информацией, относящейся к данному автомобилю, заполняются номера автомобилей, едущих впереди и сзади него, как показано на рис. 1.3.2, а. Другой заключается в подготовке перечня номеров автомобилей, представляющего порядок их следования, как показано на рис. 1.3.2, б. «Математическая» модель может быть использована для имитационного моделирования таких сложных ситуаций, и поэтому данный метод будет детально рассмотрен ниже. Для проведения имитационного моделирования должны быть определены следующие данные:

     - параметры, связанные с индивидуальными автомобилями: делаемая скорость, тип или размер автомобиля, максимальное ускорение и т. д.;

     - общие характеристики: характеристики следования за лидером, характеристики обгонов и т. д.;

     - характеристики дороги: число полос, ограничение скорости, знаки, светофоры, расположение въездов и съездов и т. д.

     Данные по первому из этих пунктов запоминаются в участке памяти совместно с текущей информацией относительно места расположения автомобиля. Например, структура памяти в имитационной модели, описанной в работе, показана на рис. 1.3.3. Этот пример относится к случаю универсальной имитационной модели движения по автомобильной магистрали, реализованной на ЭВМ ГВМ 7090; для представления информации об одном автомобиле используются три 36-разрядных машинных слова. Одно машинное слово используется, как показано на рис. 1.3.4, для представления характеристик каждого участка дороги длиной 4,88 м. Данная модель является очень детализированной, типичными для имитационного моделирования являются более простые модели.

 

Рис 1.3. 3. Информация об автомобиле

 

 

Рис 1.3.4. Информация об участке дороги

 

     Для каждого автомобиля, представленного выше, в каждом периоде времени Δt определяется величина ускорения x”, скорость пересчитывается по формуле у+хΔt и автомобиль сдвигается на расстояние уΔt. Для различных ситуаций, в которые попадает автомобиль, ускорение х по-разному определяется. Типичные модели описываются ниже с использованием рис. 1.3.5.