结合用户感知模型的多值CA仿真及应用

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.1805-0410

计算机工程与应用 ›› 2019, Vol. 55 ›› Issue (20): 250-256.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1805-0410

结合用户感知模型的多值CA仿真及应用

张生，李玉清，李源庆臻

长沙理工大学交通运输工程学院，长沙 410114

出版日期:2019-10-15 发布日期:2019-10-14

Multi-Value Cellular Automata Simulation and Application Combined with User Perception Model

ZHANG Sheng, LI Yuqing, LI Yuanqingzhen

School of Traffic and Transportation Engineering, Changsha University of Science & Technology, Changsha 410114, China

Online:2019-10-15 Published:2019-10-14

摘要/Abstract

摘要： 针对目前自行车道通行能力难以实测以及服务水平评价方法不尽合理的问题，提出了一种用于自行车道服务水平评价的仿真方法。从用户心理空间出发，构建了用户感知模型。对现有的多值元胞自动机模型进行了改进，构建了基于两步骤移动机制的混合自行车流多值元胞自动机模型。将用户感知模型和多值元胞自动机相结合应用于桂林市中山南路自行车道服务水平的评价，结果表明，该方法使得服务水平有了合理的划分，评价结果能准确地反应路段上的实际交通流状态、用户感知和道路的利用率。

关键词: 交通工程, 服务水平仿真法, 多值元胞自动机, 用户感知模型, 通行能力, 混合自行车流

Abstract: In view of the problem that the capacity of the bicycle lane is difficult to be measured and the evaluation method of service level is not reasonable, an evaluation method for bicycle lane level of service based on simulation is proposed. A user perception model is built from the user psychological space. The existed multi-value cellular automata model is improved, and a heterogeneous bicycle flow multi-value cellular automata model based on the two step mobile mechanism is constructed. The multi-value cellular automata combined with user perception model is applied to evaluate the service level of a bicycle lane in Zhongshan South Road, Guilin. The results show that this method makes the level of service reasonably divided, and the evaluation results can accurately describe the actual traffic flow status, user perception and road utilization rate of the bicycle lane.

Key words: traffic engineering, simulation method of level of service, multi-value cellular automata, user perception model, capacity, heterogeneous bicycle flow

张生，李玉清，李源庆臻. 结合用户感知模型的多值CA仿真及应用[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(20): 250-256.

ZHANG Sheng, LI Yuqing, LI Yuanqingzhen. Multi-Value Cellular Automata Simulation and Application Combined with User Perception Model[J]. Computer Engineering and Applications, 2019, 55(20): 250-256.

[1]	康雷雷，卢维科，刘澜. 城市快速路入口匝道与交叉口协调控制策略[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(9): 267-271.
[2]	覃频频，裴世康，吴达，莫基强，万千. 协同自适应巡航控制车队仿真[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(4): 230-240.
[3]	夏新海. 城市交通信号局部博弈交互下的学习协调控制[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(23): 245-252.
[4]	李志强1，朱望纯1，张伟昆1，2. 区域停车诱导信息发布板的选址优化算法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(8): 242-246.
[5]	马旭辉1，滑亚飞2，何忠贺2. 基于路网可达性的交通控制子区划分方法研究[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(17): 224-228.
[6]	曹祎，罗霞. 城市出租车打车软件使用率对空驶率影响研究[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(14): 266-270.
[7]	龚 1，李苏剑1，邢恩辉2. 拥堵程度时变的随机路网可变元胞传输模型[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(3): 6-11.
[8]	张凌煊，祝进城，帅斌. 考虑行人效益的拥挤交叉口多目标配时优化[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(16): 223-227.
[9]	谌海军1，吴伟2，杜荣华1，2. 高速公路串行收费站通行能力仿真研究[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(30): 220-223.
[10]	王晓原，张敬磊，邢丽. 基于人-车-路-环境综合计算的驾驶员期望车速[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(1): 223-227.
[11]	杨晓芳¹，付强². 移动瓶颈理论研究进展[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(5): 1-3.
[12]	黎冬平. 出租车上客区规模的Monte Carlo仿真计算方法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(18): 22-25.
[13]	武林芝，陈淑燕，郑小花. 基于主分量分类的交通事件自动检测算法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(1): 245-248.
[14]	王晓原，邢丽，吴芳. 车道变换决策仿真模型[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(16): 216-220.
[15]	曹成涛1，2，徐建闽1. 单交叉口交通多目标控制方法[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(16): 20-22.

结合用户感知模型的多值CA仿真及应用

Multi-Value Cellular Automata Simulation and Application Combined with User Perception Model

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics