交通同步流的几种识别方法

在拥挤状态中，Kerner指出，拥挤交通又可以分为宽运动堵塞和同步流。而这里我们就要提问：为什么交通数据呈现一种弥散的二维分布？造成同步流的交通根源是什么？而目前对这些问题的解答主要从有以下几种：

（1)可能是因为同步流区域本来就存在着多种稳定状态，而不是一种。 （2)可能是司机在跟驰过程的沮丧和随意性造成的。 （3)前车刹车灯引起的刹车期望效应造成的。 （4)数据的分散分布是有下游的交通瓶颈造成的。 （5)时距的各项异性造成的。

至于究竟是哪一种原因造成的，目前世界上的交通科学家有着不同的简介，众说纷纭，就目前而言，还没有谁可以提出一种让大家都认同的解释，这是因为现在的各类交通研究，都没办法弄清楚其中的根本机制。这也是交通科学的一大挑战和热点，希望有兴趣的读者可以对这方面进行了解[1]。

目前都认为同步流一般分为三类： (1)稳定均匀状态。

(2)速度保持稳定均与而密度不稳定也不均匀的状态。 (3)速度和密度都不均匀也不稳定的状态。

本文主要考虑对第三种状态的识别。因为（1）和（2）很少能够在实测中出现。本文的主要工作是介绍对交通同步流的几种识别方法，并对各类方法进行概括总结。文章主要从协相关系数法，基本图法以及目前争议较大的DFA方法去识别同步流。

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第二章 各类模型介绍以及基本图法

前面我们已经得到一基本图：NaSch的基本图，我们这一章要介绍的就是利用基本图方法体系下的交通流理论模型去识别同步流。交通流理论研究历史上第一个速度密度关系是Greenshields在1934年研究美国公路交通流的时候提出来的[5]，Greenshields给出的速度与密度的关系式：v?vf1?k/kj 其中，kj和vf分别是自由流状态下最大车速和堵塞状态下的最大密度，上式被称为线性平衡速度—密度关系。至今依然被广泛使用。当然后人们为了获得更加准确的和更大适应性的模型。

从上世纪50—70年代提出过宏观连续模型和微观车辆跟驰模型，70—90年代提出了气体动理论模型，以及90年代至今的元胞自动机模型，交通流理论不管如何蓬勃发展，都是建立在同一个基本假设之上的，即模型的定态解在流量密度平面上属于一条曲线，这条曲线通过流量密度图的坐标原点，并且至少有一个极大值，该曲线就被称为基本图

??2.1车辆慢启动模型

车辆慢启动模型是一类考虑了车辆慢启动效应的交通流模型。所谓慢启动，就是考了到机械阻力以及其它因素，静止的车辆启动起来比行驶中的车辆加速需要耗费更加大的牵引力，这一假设和实际情况是一致的，在交通流模型中，表现为静止的车加速比行进的车加速更为困难。于是我们可以得到一些慢启动的模型。

1：TT模型：TT模型是日本学者M.Takayasu和H.Takayasu提出来的[7]，TT模型是第一个隐含了慢启动效应的交通流模型，它也是在NS模型的基础上发展起来的。考虑NS车辆的加速过程，如果车辆静止，且前方只有一个空格，则车辆以一定的概率加速：除此之外，其他情况，车辆决定性加速。

2：BJH模型：如果某辆车，其前方紧邻的一辆车保持静止状态超过两个步时，或者处于长度大于2的堵塞中，则这辆车以一定的概率停止下来[8] 。

3 ：VDR模型：在NS模型的速度更新规则中，令车辆的随机慢化概率与车辆的速度相关，静止的随机慢化概率大于运动的随机慢化概率[9]。

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车辆慢启动模型的建立，最初是为了模拟NS模型无法模拟的交通迟滞现象，这一现象在以上三种模型中都得到了很好的模拟，事实上，这三种慢启动模型的性质彼此非常的接近，其中由于VDR模型规则最为简单易懂，且最为明晰的体现出了慢启动的思想，因此最为常用。 2.2 速度效应模型

以往的绝大多数元胞自动机模型中，在t?t?1的时步中，车辆更新规则中，只考虑了t时刻两车之间的距离，而没有计入前车的影响，也就是说把前车当成是静止的。由此，会造成模型的模拟速度小于实际的车辆速度。对伴有随机慢化的交通流，得到的基本图流量远小于实测数据。

2001年，李晓白等人提出了考虑前车效应的VE模型[10]，对NS模型的减速条件进行了改进。加速了前车可能对后车造成的影响。

??1) 减速规则：vn?min(vn?1,dn?vn??1是n?1车在t?t?1时步里的虚拟速度，它由NS模型在t?t?1其中：vn时间内的并行更新规则，并考了可能的随意延迟效应确定，使其变为已知时刻t上的显示表示，形式为

??1?min?vn?vmax?1,vn?1,max?0,dn?1?1???

VE模型在无噪声状态下能够模拟交通迟滞曲线，并且有与三相交通流模型类似的基本图。不过这些性质在随机噪声时会被抹杀，VE模型的意义在于为后续的模型提供了一种可用的考虑前车速度效应的更新规则，这一更新规则后来也被成为“速度期望效应”。在包括三相交通流模型的众多交通流模型中都有应用。

2.3 舒适驾驶模型

2000年，Knospe等人提出了CD模型 ，在有些文献里，认为该模型是考虑了前车刹车灯效应对于后车驾驶员的影响。故也称之为BL模型，本文称之为CD模型[11]。

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CD模型的更新规则如下

?pbifbn?1?1andth?ts???慢化概率密度函数 p?p(vn(t),bn?1(t),th,ts)??poifvn?0?

?pifallothercases??d?和有效距离 deffn?dn?max(vanti?gapsafety,0)

其中bn?1(0)表示刹车灯亮（灭），th?dn/vn(t)是车辆的时间车头距，

ts?min?vn(t),h?为安全时间间距，h用来确定刹车灯的影响范围，vanti?min(dn?1,vn?1)是前车的期望速度，gapsafety是控制参数。并行更新规则如下

(1)确定随机慢化概率p：

p?p(vn(t),bn?1(t),th,ts)

bn(t?1)?0

（2）加速

if??bn?1(t)?0andbn(t)?0?or(th?ts?thenelse:vn(t?1)?min(vn(t)?1,vmax)vn(t?1)?vn(t)

（3）减速：

effvn(t?1)?min(dn,vn(t?1))if?vn(t?1)?vn(t)?then:bn(t?1)?1

（4）慢化：

??vn?t?1??1,0??vn(t?1)?max???? if?rand()?p?then:??

??if(p?pb)then:bn(t?1)?1??（5）位置更新：

xn(t?1)?xn(t)?vn(t?1)

这里的rand()是0和1之间均匀分布的随机数，此外，CD模型还设置了每

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