車道被占用對城市道路通行能力的影響-數(shù)學(xué)建模b題完整版論文

1、車道被占用對城市道路通行能力的影響摘要本文對A試題進行了分析和研究。 首先，為了研究車道被占用對城市道路通行能力的影響，搜集了大量資料，并對數(shù)據(jù)進行了分析整理，討論了時間與道路通行能力，交通事故發(fā)生與道路通行能力，交通路口信號配時與道路通行能力，事故發(fā)生位置對行車能力的影響，建立數(shù)學(xué)模型對交通事故所影響的路段車輛排隊長度與事故橫斷面實際通行能力，事故持續(xù)時間，路段上游車流量間的關(guān)系進行研究，并用Excel表格對其進行了歸納和圖像分析。通過分析圖像來研究變量對交通能力的影響。 對于問題一，首先，根據(jù)視頻1描述的事故發(fā)生至撤離期間，事故所處橫斷面處實際通行能力的變化，我們發(fā)現(xiàn)在事故發(fā)生前，道路暢通

2、，并且能直觀的反映出該路段在正常時期的實際通行能力。根據(jù)發(fā)生事故前每個信號周期內(nèi)通過的車輛數(shù)來得出該路段正常時期實際通行能力（此為平均值）再根據(jù)交通事故發(fā)生后以事故發(fā)生處為橫截面，我們每間隔十秒鐘進行一次記錄車的數(shù)量。并通過平均值法 得出了事故發(fā)生后該道路實際的通行能力(多車道公路通行能力計算公式：)由以下運算可知：車道的基本通行能力正比于車的流量，所以我們可以根據(jù)車的流量來研究實際通行能力問題。發(fā)生事故后每十秒的流量統(tǒng)計的平均值可以作為實際通行能力。對于問題二，由1視頻的分析，可以發(fā)現(xiàn)：交通事故，交通信號周期，路口橫向干擾，對道路通行能力均有影響。并用Excel表格對視頻2進行了事故前和事故

3、后的交通能力的計算（與問題一計算過程一致）得出交通能力，.將二者在同一坐標系下進行曲線分析，得出同一橫斷面交通事故所占不同車道對該橫截面實際交通能力有影響，內(nèi)車道相對外車道受阻時影響較低。對于問題三，基于對問題一和二的理解，建立了微分方程模型。在視頻中將車流量的變化近似為一個連續(xù)性的變化過程。再通過分析路段排隊長度與事故橫截面車流量、路段上游車流量間的關(guān)系，得出他們之間的微分方程。最后用Matlab軟件分別擬合出事故橫截面車流量、路段上游車流量與時間的函數(shù)，并代入微分方程。再用實際排隊長度與時間的函數(shù)對其進行檢驗確定其合理性。 對于問題四，由題意可知，事故所影響的路端車輛排隊產(chǎn)度,上游車流量C

4、=1500pcu/h長度，將以上數(shù)據(jù)代入模型三的微分方程并積分，即可估算從事故發(fā)生開始至車輛排隊長度到達上游路口所需時間。關(guān)鍵詞：道路通行能力 交通事故發(fā)生位置 信號燈周期 車流速 路口橫向干擾1、問題的提出車道被占用是指因交通事故、路邊停車、占道施工等因素，導(dǎo)致車道或道路橫斷面通行能力在單位時間內(nèi)降低的現(xiàn)象。由于城市道路具有交通流密度大、連續(xù)性強等特點，一條車道被占用，也可能降低路段所有車道的通行能力，即使時間短，也可能引起車輛排隊，出現(xiàn)交通阻塞。如處理不當(dāng)，甚至出現(xiàn)區(qū)域性擁堵。車道被占用的情況種類繁多、復(fù)雜，正確估算車道被占用對城市道路通行能力的影響程度，將為交通管理部門正確引導(dǎo)車輛行駛、

5、審批占道施工、設(shè)計道路渠化方案、設(shè)置路邊停車位和設(shè)置非港灣式公交車站等提供理論依據(jù)。為此，需要解決下列問題：（1） 根據(jù)視頻1（附件1），描述視頻中交通事故發(fā)生至撤離期間,事故所處橫截面實際通行能力的變化過程。（2） 根據(jù)問題1所得結(jié)論，結(jié)合視頻2（附件2），分析說明同一橫斷面交通事故所占車道不同對該橫斷面實際通行能力影響的差異。（3） 構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，分析視頻1（附件1）中交通事故所影響的路段車輛排隊長度與事故橫斷面實際通行能力、事故持續(xù)時間、路段上游車流量間的關(guān)系。（4） 假如視頻1（附件1）中的交通事故所處橫斷面距離上游路口變?yōu)?40米，路段下游方向需求不變，路段上游車流量為1500pcu

6、/h,事故發(fā)生時車輛初始排隊長度為零，且事故持續(xù)不撤離。請估算，從事故發(fā)生開始，經(jīng)過多長時間，車輛排隊長度將到達上游路口。2、問題的分析1、由視頻可以看出在3分40秒前，路段處于暢通狀態(tài)，我們可以根據(jù)上游路段當(dāng)綠燈亮?xí)r，車流向下走的過程中，排除車速過快的和車速過慢的兩種類型車輛，對剩余車輛在某橫截面處進行單位時間內(nèi)流量的統(tǒng)計，即算出流速，由于通行能力與流速成正比（多車道公路通行能力計算公式：由以下運算可知：車道的基本通行能力正比于車的流量，所以我們可以根據(jù)車的流量來研究實際通行能力問題2、通過與視頻一對比并作圖來分析說明同一橫斷面交通事故所占車道不同對該橫斷面實際通行能力影響的差異。用Exce

7、l表格對視頻二進行了事故前和事故后的交通能力的計算。3、用路段上游車流量與事故橫斷面的車流量做差可以得排隊區(qū)域內(nèi)的凈車流量。再將凈車流量對時間t積分，可得排隊區(qū)域內(nèi)的車輛數(shù)，再將其乘以距離參數(shù)C,即可得任意時刻的排隊長度。圖1關(guān)系圖 首先，對本題給出的視頻進行研究。通過視頻進行統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，道路的通行能力與交通信號，交通事故發(fā)生及位置，橫向車流，路口交通組織方案等因素均有關(guān)。而且道路通行能力，事故持續(xù)時間，路端上游車流量均影響車輛排隊長度。因此，本文從視頻一和視頻二中單位時間內(nèi)取樣本進行統(tǒng)計分析。我們建立了一個合理的微分模型對道路通行能力進行評價，并在此基礎(chǔ)上建立更好的模型以比較通行能力。 三、模

8、型假設(shè)1、車輛行駛過程中，不發(fā)生強行超車變道等情況。2、假設(shè)視頻1和視頻2發(fā)生事故時所處的社會環(huán)境相同（同時遇到晚高峰或同時遇不到晚高峰）。3、駕駛員經(jīng)驗和對刺激反應(yīng)做出的應(yīng)激反應(yīng)大致一樣。 四、模型建立于求解問題一：模型 統(tǒng)計學(xué)分析模型1、 名詞及符號約定 -視頻1中未發(fā)生事故時的實際通行能力-視頻1中發(fā)生事故時的實際通行能力-視頻2中未發(fā)生事故時的實際通行能力-受限車道寬度和側(cè)向凈空影響修正系數(shù)（一般當(dāng)路面寬度為3.50時，取0.96，當(dāng)路面寬度為3.25時，取0.92）-重型車輛修正系數(shù)；-橫向干擾影響修正系數(shù)-駕駛員總體特征影響修正系數(shù)；（通常取1.00）-對應(yīng)于車道的基本通行能力2、

9、 相關(guān)名詞定義大車的標準車當(dāng)量數(shù)是1.5，普通汽車的當(dāng)量數(shù)是1，電瓶車的交通流量是0.5 3、模型的建立與求解由視頻可以看出在3分40秒前，路段處于暢通狀態(tài)，我們可以根據(jù)上游路段當(dāng)綠燈亮?xí)r，車流向下走的過程中，排除車速過快的和車速過慢的兩種類型車輛，對剩余車輛在某橫截面處進行單位時間內(nèi)流量的統(tǒng)計，即算出流速，由于通行能力與流速成正比（多車道公路通行能力計算公式：由以下運算可知：車道的基本通行能力正比于車的流量，所以我們可以根據(jù)車的流量來研究實際通行能力問題。進而可以得出發(fā)生事故前的實際通行能力。然后以發(fā)生車禍時為計時起點，至事故車輛被清除為止，計算每十秒鐘通過車禍發(fā)生處橫截面流過的車數(shù)，得出8

10、0組數(shù)據(jù)。輸入Excel表格，畫出圖像進行分析。通過對比事故前后該路段的車輛流速變化來說明實際通行能力的變化。事故前通行能力 1,2車道受阻事故后的通行能力 圖2通行能力變化 事故對道路通行能力影響=事故前通行能力 事故后通行能力（1）發(fā)生事故前道路的實際交通能力 1 2 3 時間（s） 11 18 20 通過的車數(shù) 大車 中車 電瓶車1 7 21 10 53 7 1 車的流量 0.8636 0.7778 0.6換算成標準車當(dāng)量：計算得 （1） （2） （3）所以 （2）發(fā)生交通事故后道路的實際通行能力根據(jù)視頻1每間隔10秒記錄一次流過某一橫截面處的車輛數(shù)，視頻一中在時間段有間斷導(dǎo)致車輛的數(shù)目

11、有缺失，為方便我們觀察分析通行能力的變化情況，利用SPSS軟件進行極大似然法進行估計缺失值，補全數(shù)據(jù)。出現(xiàn)斷點的時間分別是16:49:39、16:53:51、17:01:22，逐步把缺失值求出來。數(shù)據(jù)如下圖：得到完整的數(shù)據(jù)見附錄1，作出如下圖形圖3 交通事故后道路的通行能力 根據(jù)附錄1中數(shù)據(jù)擬合出來事故發(fā)生后道路的實際通行能力。曲線圖，如下：圖4視頻1中通行能力折線圖擬合函數(shù)為： 所以可知： 交通事故發(fā)生后橫截面處的實際通行能力為0.3398輛秒。一條專用直行車道的通行能力式中： 為信號燈周期為前后事故截面處的平均間隔時間 為每個周期內(nèi)綠燈時間 為一個周期內(nèi)的綠燈損失時間，（包括起動，加速時間

12、，） 由圖像明顯看出交通事故對道路通行能力產(chǎn)生了影響，使道路通行過慢。折減系數(shù)法可以看出交叉路口對車輛通行也有影響，結(jié)論與生活經(jīng)驗相符。問題二模型 統(tǒng)計分析1,2車道被占 車道通行能力 2，3車道被占圖5同一橫斷面交通事故所占車道不同對該橫斷面實際通行能力影響的差異。1、通過問題一對視頻的分析，可以發(fā)現(xiàn)：交通事故對道路通行能力有影響。2、用Excel表格對視頻二進行了事故前和事故后的交通能力的計算（與問題一計算過程一致）得出交通能力 3、將二者在同一坐標系下進行曲線分析，得出同一橫斷面交通事故所占不同車道對該橫截面實際交通能力影響的差異。（1）沒發(fā)生交通事故前道路的實際通行能力 1 2 時間（

13、s） 14 28 通過的車數(shù)大 中 小0 10 21 16 5 車的流量（輛秒） 0.785 0.661根據(jù)標準車當(dāng)量：表中大為公交車-1.5 表中中為小型車-1.0 表中小為電瓶車-0.5所以事故發(fā)生前該路段的實際通行能力為0.723（計算過程與問題一相同）（2）發(fā)生事故后該路段的實際通行能力根據(jù)視頻2每間隔10秒記錄一次流過某一橫截面處的車輛數(shù)，統(tǒng)計表格，見附錄2折線圖如下： 圖6發(fā)生事故后該路段的實際通行能力根據(jù)附錄2中數(shù)據(jù)擬合出來事故發(fā)生后道路的實際通行能力。曲線圖，如下：圖7視頻1中通行能力折線圖擬合函數(shù)為： 所以，可知： 交通事故發(fā)生后橫截面處的實際通行能力為0.3398輛秒。因為

14、視頻一和視頻二中選取點的間隔都是10秒，所以我們可以把它們拿到一個坐標系下進行比較從而得出結(jié)論：圖8視頻1,2對比 圖9通過視頻一與視頻二的比較我們可以看出視頻二中2,3 車道受阻后1車道的實際通行能力比視頻一中1,2車道受阻后3車道的實際通行能力大。同時這也反應(yīng)了附件3中關(guān)于各車道的流量比例。并且1車道的設(shè)計通行速度大于3車道的設(shè)計通行速度。結(jié)論與實際生活相符合。問題三模型 微分方程模型1、 名詞及符號約定： 路段車流量與時間的關(guān)系，統(tǒng)計時，選取車流排隊隊末為統(tǒng)計橫斷面（隨排隊的長度變化而變化）每10s統(tǒng)計一次加入排隊的車輛數(shù)。：事故橫斷面的車流量與時間的關(guān)系。（即模型一中的實際通行能力的擬

15、合函數(shù)）L：車輛排隊長度C：排隊時倆車的間距（當(dāng)量車長度+車間空隙）2、相關(guān)名詞的定義 定義當(dāng)量車長度為5m車間空隙為1.5m。3.模型的建立與求解以上問題一和問題二求算過程中交通事故所影響的路段車輛排隊長度與事故橫截的通行能力、故持續(xù)時間、路段上游車流量間均有關(guān)系，由于城市道路具有交通流密度大、連續(xù)性強等特點，所以進而可以確定他們之間的微分關(guān)系。具體的分析流程如下圖：圖10流程圖根據(jù)統(tǒng)計可知 公路上的車輛平均車長為5米，車與車之間的平均距離為1.5米，所以此表達式中的C為2.86米用路段上游車流量與事故橫斷面的車流量做差可以得排隊區(qū)域內(nèi)的凈車流量。再將凈車流量對時間t積分，可得排隊區(qū)域內(nèi)的車

16、輛數(shù)，再將其乘以距離參數(shù)C,即可得任意時刻的排隊長度。根據(jù)以上分析，得出函數(shù)模型如下4.驗證模型 （1）求算 選取車流排隊隊末為統(tǒng)計橫斷面（隨排隊的長度變化而變化）每10s統(tǒng)計一次加入排隊的總車輛數(shù)，則單位時間內(nèi)的車輛數(shù)為總車輛數(shù)的0.1倍，計入數(shù)據(jù)表見附錄3用Matlab將這些數(shù)據(jù)擬合成關(guān)于時間t的函數(shù)如下：函數(shù)圖像如下：圖11（2）求算由模型一可得事故橫斷面的車流量與時間的關(guān)系式圖12在誤差允許的范圍內(nèi)（3）求算將求得的和代入微分方程兩邊積分可得：其函數(shù)圖像如下：其數(shù)據(jù)見附錄4。圖13（4）檢驗?zāi)Ｐ蛯⑼ㄟ^擬合求算出的與實際的排隊長度進行比較來檢驗?zāi)Ｐ偷暮侠硇詫嶋H的排隊長度隨時間的變化如下（

17、統(tǒng)計數(shù)據(jù)見附錄4）圖14模型與實際情況對比如下圖15通過圖像對比分析，實際情況與模型吻合程度較高，故所得的模型具有合理性。對問題四問題的分析與求解根據(jù)題意，第四問與第三問有著緊密的聯(lián)系，通過第三問的公式即可對第四問進行求解 積分可得： 當(dāng)時，代入上式可得，=597s。 五、模型評價 本文在車輛排隊產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)方面作了一些探索性研究。交通流時空特性的描述、單個路段車輛排隊長度的計算、論文對這些內(nèi)容的研究比較充分，論文提出了車輛排隊的時空位置確定模型，雖然能顯示實時判斷路網(wǎng)中是否發(fā)生堵塞以及堵塞的位置，但是這部分內(nèi)容還比較理想在實際交通條件下還需進行必要的修正和充實在后續(xù)研究工作中，以下內(nèi)容還有

18、待深入探討：（1）時空特性描述函數(shù)還需充實，應(yīng)該考慮某股車流被其沖突車流阻塞后時空特性的改變以及恢復(fù)問題；（2）排隊長度模型應(yīng)該進一步考慮交叉口進口道有渠化的問題，比如當(dāng)左轉(zhuǎn)車輛不能正常駛?cè)胱筠D(zhuǎn)車道時，渠化段與非渠化段的排隊長度如何分別進行計算等；（3） 運用數(shù)學(xué)模型描述車輛排隊產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的臨界條件。 六，對模型的分析及推廣應(yīng)用 先用excel對所給數(shù)據(jù)進行了統(tǒng)計分析，并將相關(guān)方案繪制了詳細的表格，給出了直觀的圖像。模型求解方便，結(jié)果更加合理。1、基于三檢測器原理建立了單車道路段當(dāng)量排隊長度模型和多車道路段平均當(dāng)量排隊長度模型，該模型能夠更好地描述擁擠交通流中的排隊現(xiàn)象，可以更簡潔地定量計算

19、擁擠交通流的排隊長度，容易應(yīng)用于交通控制系統(tǒng)。2、推導(dǎo)了最大當(dāng)量排隊長度模型，通過靈敏度分析研究了各個參數(shù)對最大當(dāng)量排隊長度的影響程度。3、構(gòu)造了排隊位置確定模型，該模型可以清楚地描述排隊隊列的實時屬性，即排隊隊列尾部位置、排隊隊列頭部位置和排隊長度；該模型為分析車輛排隊的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)奠定了理論基礎(chǔ)。4、信號交叉口機動車的通行能力 信號交叉口是由紅、 黃、 綠三色信號類組成， 用以指揮車輛的通行、 停止和左右轉(zhuǎn)彎， 隨信號燈的變換使車輛通行權(quán)由一個方向轉(zhuǎn)移給另一個方向， 根據(jù)信號周期長度及每個信號相位所占時間的長短， 可以計算交叉口的通行能力. 大、 中城市街道交通繁忙的平面交叉口一般都設(shè)置信號燈

20、管制交通， 因此， 信號交叉口的通行能力與信號控制設(shè)計有密切關(guān)系.交叉口是兩條以上道路相交的區(qū)域， 車輛于此通過路口，轉(zhuǎn)換方向， 其運行路線必然相互交織或交叉， 加上由色燈信號控制指揮車輛前進、 止或改變方向， 這就不可避免地要減速、 制動、 停車或起動、 加速、 轉(zhuǎn)向，同時還由于紅燈周期性定時性出現(xiàn)， 所以必然要導(dǎo)致停車等候和時間損失. 其次， 是非機動車的干擾. 在路段上由分車帶或隔離墩分隔， 機動車與非機動車相互影響小. 而在交叉口范圍內(nèi)各種車輛混合行駛， 轉(zhuǎn)彎時互相穿插， 特別是在自行車高峰時， 機動車差不多處于非機動車的包圍中， 要實現(xiàn)方向轉(zhuǎn)移是困難的.國內(nèi)常用的計算方法是停車線斷面

21、法， 即以進口處車道的停車線作為基礎(chǔ)面， 凡是通過該斷面的車輛就被認為已通過交叉口. 交叉口的通行能力是指各相交道路進口處通行能力之和， 每個進口處通行能力又分為直行、 右轉(zhuǎn)和左轉(zhuǎn)三種情況， 而每一個進口車道的用途又分專用和混用. 5、根據(jù)道路通行能力和設(shè)計交通量的具體分析，可以正確地確定新建道路的等級、性質(zhì)、主要技術(shù)指標和線形幾何要素。 通過對現(xiàn)有道路通行能力的分析、評估，并與現(xiàn)有交通量進行對比，可以確定現(xiàn)有道路系統(tǒng)或某一路段所存在的主要問題及提出處理的措施。可作為改善道路線形的依據(jù)道路通行能力可作為交通樞紐或其它設(shè)施的規(guī)劃、設(shè)計的依據(jù)通行能力還可以作為城市道路網(wǎng)、公路網(wǎng)規(guī)劃設(shè)計的依據(jù)可以作

22、為交通管理、交通運行組織以及交通控制手段等方案選定時的依據(jù)6、排隊系統(tǒng)的優(yōu)化 排隊系統(tǒng)中的優(yōu)化模型， 一般可分為系統(tǒng)設(shè)計的優(yōu)化和系統(tǒng)控制的優(yōu)化。 前者為靜態(tài)優(yōu)化，即在服務(wù)系統(tǒng)設(shè)置以前根據(jù)一定的質(zhì)量指標，找出參數(shù)的最優(yōu)值，從而使系統(tǒng)為經(jīng)濟。 后者為動態(tài)優(yōu)化， 七、總結(jié) 本次創(chuàng)建數(shù)學(xué)模型，解決了車道被占用對城市道路實際通行能力的影響，我們通過統(tǒng)計學(xué)模型和微積分模型對問題給與了很好地解答，對時間與道路通行能力，交通事故發(fā)生與道路通行能力，交通路口信號配時與道路通行能力，事故發(fā)生位置對行車能力的影響做出了合理的解答。本文中選用的數(shù)學(xué)模型既方便又實用，對問題的合理解答給與很大幫助。對道路基本通行能力!可

23、能通行能力和設(shè)計通行能力與服務(wù)和水平飽和度等基本概念進行了討論,對城市道路路段和交叉口的通行能力計算方法進行了比較在此基礎(chǔ)上對影響城市道路通行能力因素是道路條件!交通條件!控制條件和環(huán)境條件等進行了分析道路條件中道路交通設(shè)施類型!道路平面和縱斷面線形!道路橫斷面組成!車道數(shù)!車道寬度以及橫斷面形式等主要影響道路行車安全!運行速度,使得道路通行能力下降;由于車輛的性能不同,行駛方向的不均衡,加之城市道路混合行駛,產(chǎn)生交通量變動,使交通控制!車道分布和交通信號引起的通行中斷以及交通與規(guī)則的混亂等,均是影響通行能力的交通條件管制條件中具體交通流流向有效的時間管制,即點控!線控!面控是影響通行能力的關(guān)

24、鍵因素 八、 程序Matlab程序 clearx=1:28;y=7.5,14,1,9.5,6,14,3.5,10,2.5,13,9.5,13.5,6.5,10,17,4,25.5,6,15,4,13.5,17,4,5.5,7,1,4,11;cftool(x,y);1、model: sets: state/1.4/:p; endsets lamda=1;mu=1/1.25;rho=lamda/mu;k=4; lamda*p0=mu*p(1); (lamda+mu)*p(1)=lamda*p0+mu*p(2); for(state(i)|i #gt#1 #and# i #lt# k:(lamda+

25、mu)*p(i)=lamda*p(i-1)+mu*p(i+1); lamda*p(k-1)=mu*p(k); p0+sum(state:p)=1; P_lost=p(k);lamda_e=lamda*(1-P_lost); L_s=sum(state(i)|i #le#k:i*p(i); L_q=L_s-(1-p0); W_s=L_s/lamda_e; W_q=W_s-1/mu; end 2、function F=myfun(x)F=x(10)*35/x(12)-254.592 x(11)*35/x(12)-183.234 (100*x(2)+x(10)*35/(100*x(8)+x(12)-

26、566.8716 (100*x(5)+x(11)*35/(100*x(8)+x(12)-145.0049 (30*x(1)+100*x(2)+x(10)*35/(30*x(7)+100*x(8)+x(12)-559.4228 (30*x(4)+100*x(5)+x(11)*35/(30*x(7)+100*x(8)+x(12)-44.9037x(1)2+x(2)2+x(3)2-1x(4)2+x(5)2+x(6)2-1x(7)2+x(8)2+x(9)2-1x(1)*x(4)+x(2)*x(5)+x(3)*x(6)x(1)*x(7)+x(2)*x(8)+x(3)*x(9)x(4)*x(7)+x(5)

27、*x(8)+x(6)*x(9)for j=0:1:360 xw=12*cos(j*pi/180); yw=12*sin(j*pi/180); x(j+1)=(0.8475*xw-0.5159*yw+153.4375)*35/(0.0558*xw-0.1481*yw+21.0938); y(j+1)=(-0.5279*xw-0.8438*yw+110.4314)*35/(0.0558*xw-0.1481*yw+21.0938); endfor k=0:1:360 xw=12*cos(k*pi/180)+100; yw=12*sin(k*pi/180)+100; a(k+1)=(0.8475*xw

28、-0.5159*yw+153.4375)*35/(0.0558*xw-0.1481*yw+21.0938); b(k+1)=(-0.5279*xw-0.8438*yw+110.4314)*35/(0.0558*xw-0.1481*yw+21.0938);end for l=0:1:360 xw=12*cos(l*pi/180); yw=12*sin(l*pi/180)+100; c(l+1)=(0.8475*xw-0.5159*yw+153.4375)*35/(0.0558*xw-0.1481*yw+21.0938); d(l+1)=(-0.5279*xw-0.8438*yw+110.4314

29、)*35/(0.0558*xw-0.1481*yw+21.0938); end for m=0:1:360 xw=12*cos(m*pi/180)+100; yw=12*sin(m*pi/180); xx(m+1)=(0.8475*xw-0.5159*yw+153.4375)*35/(0.0558*xw-0.1481*yw+21.0938); yy(m+1)=(-0.5279*xw-0.8438*yw+110.4314)*35/(0.0558*xw-0.1481*yw+21.0938); end for n=0:1:360 xw=12*cos(n*pi/180)+30; yw=12*sin(n

30、*pi/180)+100; aa(n+1)=(0.8475*xw-0.5159*yw+153.4375)*35/(0.0558*xw-0.1481*yw+21.0938); bb(n+1)=(-0.5279*xw-0.8438*yw+110.4314)*35/(0.0558*xw-0.1481*yw+21.0938); end o=1;p=zeros(1,100);q=zeros(1,100);for xw=0:1:100for yw=0:1:100 r=(0.8475*xw-0.5159*yw+153.4375)*35/(0.0558*xw-0.1481*yw+21.0938); s=(-0

31、.5279*xw-0.8438*yw+110.4314)*35/(0.0558*xw-0.1481*yw+21.0938); p(1,o)=r; q(1,o)=s; o=o+1;endends=pt=qplot(a,b,x,y,aa,bb,xx,yy,c,d,s,t)title(模擬圖像）for zw=1:1000 x(zw)=35*(-0.1235*zw+153.4375)/(0.9874*zw+21.0938); y(zw)=35*(-0.0967*zw+110.4314)/(0.09874*zw+21.0938);endp=linspace(1,1000,1000);plot(p,x,p

32、,y) xlabel(zw) ylabel(x,y) gtext(x) gtext(y) 九、參考文獻1 、陸化普. 城市交通現(xiàn)代化管理M. 北京：人民交通出版社，1999.2、戴世強，薛郁. 交通流的建模和仿真C. 交通流與顆粒流. 杭州：浙江大學(xué)出版社，2004: 66-125.3、吳正，汪茂林，鄧廷寰. 平面交叉口車流啟動波的測量研究及其應(yīng)用. 復(fù)旦學(xué)報(自然科學(xué)版)，2001，40(6): 593-598.4、楊少輝. 固定式配時車輛延誤與排隊長度計算模型研究D. 長春：吉林大學(xué)碩士學(xué)位論文，2003.5、楊少輝，王殿海，董斌，王英平. 信號交叉口起動波模型修正J. 公路交通科技，20

33、06，23(1): 130-134.6、楊少輝. 城市快速路系統(tǒng)交通瓶頸形成、擴散特性與控制方法研究D.長春：吉林大學(xué)博士學(xué)位論文，2006.7、丹尼爾 L.鳩洛夫，馬休 J.休伯. 蔣璜等譯. 交通流理論M. 北京：人民交通出版社，1983.8、賈曉敏,關(guān)是.雙向土工格柵加筋碎石在過濕路基加固中的應(yīng)用施工技術(shù)2008(10).9、陳艷艷,賈曉敏.奧運交通仿真系統(tǒng)研究.城市交通2008(5).10、賈曉敏.混凝土路面概率型設(shè)計方法探討.交通標準化2008(4).附錄1T流量二T流量二T流量二T流量二124338531272.521.5444864.51283.535454873129443.5

34、463883.5130455473.58931314.564.5484903132374.54949131333.584.55049241344.595.551693413541045239441363.5113536953.51374123543.596513831335539741394144.55649831404152573.5993.51413163.5583.51004.51423.5175.559210141433184602102414431946111033145320462410431463.52146341052.51474224.5644.510651482232.56

35、5310721491.52436621083.51503.5254672.510931512.52666851103.51523.5274.56941114.51533284.5703.51123154329471411341554302.572311431563.5311732.511521573325.5743.51163.51584335.5755.51173.51593.534476211831603353771.511941613.5361.578212041623372.57911213.51632.5385.58031224164439581512341653.5404824.5

36、12431662413.583412541674422843.512631683.5 附錄二時間T流量時間T流量時間T流量時間T流量100.352200.354300.36400.3200.32300.354400.36500.3300.42400.44500.36600.3400.452500.354600.36700.3500.252600.34700.356800.3600.452700.354800.56900.3700.42800.24900.47000.3800.42900.25000.37100.5900.33000.255100.37200.251000.453100.4520

37、0.37300.41100.33200.255300.357400.251200.253300.355400.357500.31300.43400.35500.37600.31400.453500.45600.47700.41500.253600.45700.47800.351600.353700.45800.257900.451700.33800.35900.38000.351800.23900.256000.38100.251900.354000.46100.38200.32000.354100.56200.358300.352100.254200.256300.358400.45時間流量

38、二流量一時間流量二流量一123.5883.521.5389335490343.54.5913552.592464.54.593474.5494484.54953.595.539651044.597411339831232.5993.513341004.5144.54.510141522.51024163.53.51033175.53104318421052.51943.510652043.510722142.51083.5224.53.51093232.53.51103.524341114.52543.5112326631134274.53.51143284.52115229421163.53

39、02.52.51173.531141183325.52.51194335.53.5120434431213.535341224361.541234372.541243385.5312543952.5126340441272.5413.551283.54222.512944333130444431314.54543132346331333.5473.53.51344.54845135449441363.55043137451631383523313945363.51404543.53.5141355331423.556441433573.541443583.52.5145359231463.56

40、0231474611314826243.51491.56343.51503.5644.531512.565331523.566231533672.5315436853155469431563.5703.531573714515847232.51593.5732.541603743.52.51613.5755.53162376231632.5771.5416447823.51653.57914.516628033.516748152.51683.5824.5316948343.51703843.54.517148531723.5864.517358731743大中小當(dāng)量1020220111.53

41、050541203.55050561304.570414.580414.591405.5100404111113120303130303140334.5150202161203.5170515.5180404190404200404212104221304.5230212.5240303250404260446270414.5281304.5290404300212.5310101322135.5331405.5340404350303360111.5370212.5380515.5392205400404410313.5420202430303440404450404460303471203.5480404490404500404510606520303531416541203.5550303560404570313.5581203.55