基于多尺度熵的交通流复杂性分析

被引：18

作者：

向郑涛 ^{[1
,2
]}

陈宇峰 ^{[1
]}

李昱瑾 ^{[2
]}

熊励 ^{[2
]}

机构：

[1] 湖北汽车工业学院电气与信息工程学院

[2] 上海大学管理学院

来源：

物理学报 | 2014年 / 63卷 / 03期

基金：

国家高技术研究发展计划(863计划);

关键词：

交通流; 复杂性分析; 多尺度熵; 车头时距;

D O I：

暂无

中图分类号：

U491.112 [];

学科分类号：

摘要：

交通流演化复杂性的研究有助于深刻理解交通系统的内在演化规律,为交通流的预测和控制提供理论依据.多尺度熵方法在生理时间序列和计算机网络流量的分析中得到了广泛的应用.考虑到交通流中的车辆到达和计算机网络中的分组到达具有类似特性,本文以刹车灯模型的车头时距为分析对象,利用多尺度熵方法来分析交通流演化的复杂性.分析结果表明:1)车头时距的复杂性随着时间尺度的增加而降低,反映了交通流的短时间难预测性;2)当时间尺度较小时,车头时距复杂性在自由流时和同步流时差异不大,但是,随着时间尺度的增加,自由流时车头时距的熵值迅速下降,而同步流时车头时距的熵值下降较慢.这一特性对于识别自由流中是否产生了同步流有非常重要的参考价值.本文的研究可以为揭示交通流演化的复杂性提供新的思路和方法.

引用

页码：481 / 489

页数：9

共 13 条

[1] 交通流时间序列的复杂度测量
张勇
关伟
[J]. 交通运输工程学报, 2009, 9 (02) : 89 - 92+115
[2] 优先随机慢化及预测间距对交通流的影响
陈时东
朱留华
孔令江
刘慕仁
[J]. 物理学报, 2007, (05) : 2517 - 2522
[3] 快速路交通流时间序列分形维数研究
裴玉龙
李洪萍
[J]. 公路交通科技, 2006, (02) : 115 - 119+127
[4] 对交通流分形问题的初步研究
贺国光
马寿峰
冯蔚东
[J]. 中国公路学报, 2002, (04) : 85 - 88
[5] Analysis of traffic dynamics on a ring road-based transportation network by means of 0–1 test for chaos and Lyapunov spectrum[J] . Bla? Krese,Edvard Govekar.Transportation Research Part C . 2013
[6] Characterizing Per-Application Network Traffic Using Entropy
Petkov, Vladislav
Rajagopal, Ram
Obraczka, Katia
[J]. ACM TRANSACTIONS ON MODELING AND COMPUTER SIMULATION, 2013, 23 (02):
[7] Characteristics of synchronized traffic in mixed traffic flow[J] . Ning Hong-Xin,Xue Yu.Chinese Physics B . 2012 (4)
[8] The effect of stochastic acceleration and delay probability on the velocity and the gap between vehicles in traffic flow[J] . Sheng Peng,Zhao Shu-Long,Wang Jun-Feng,Tang Peng,Gao Lin.Chinese Physics B . 2009 (8)
[9] Investigation of temporal freeway traffic patterns in reconstructed state spaces[J] . Lawrence W. Lan,Jiuh-Biing Sheu,Yi-San Huang.Transportation Research Part C . 2007 (1)
[10] Maximum entropy approach in a traffic stream[J] . Kakali Karmakar （Sur）,Sanat Kumar Majumder.Applied Mathematics and Computation . 2007 (1)

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