Fundamental Diagram of Traffic Flow from Prigogine-Herman-Enskog Equation
最近应用一种新的方法来衡量高速公路上的基本交通关系表明，流量密度和速度间距图的许多关键参数取决于车辆的长度。针对这一事实，我们在这项工作中提出了一个概括的Prigogine-赫尔曼交通方程的侵略性的司机，考虑到这一事实，即车辆是不是点样的对象，但有一个有效的长度。我们的方法是类似的，介绍了由Enskog的稠密气体，并提供了建设的基本图，这是非常符合经验的交通数据。
2019-02-14 physics.soc-ph stat.AP
Derivation of a Fundamental Diagram for Urban Traffic Flow
尽管城市交通流的重要性，只有少数理论方法来确定宏观交通变量之间的基本关系，如交通密度，利用率，平均速度，行程时间。在过去，经验测量主要通过拟合曲线来描述。在这里，我们从交叉口的交通流模型中获得预期的基本关系，这表明最近测量的城市流的基本图可以系统地理解。特别地，这允许根据延迟车辆的利用率和/或平均数量来导出平均行驶时间和平均车辆速度。
2009-02-04 physics.flu-dyn physics.soc-ph
The deterministic-stochastic flow model
考虑多车道道路上的离散交通模型。交通被描述为具有确定性分量和随机性分量的粒子运动。该模型可以从理论上解释一些以前在实验基础上发现的现象。
2005-04-20 physics.soc-ph
Urban vehicular traffic: fitting the data using a hybrid stochastic model. Part II
在我们研究的第二部分中，我们使用\emph{Modeling a vehicular traffic network. Part I} \cite{ogm1}中提出的模型对分布在阿根廷布宜诺斯艾利斯省蒂格雷市选定区域的摄像机记录的城市交通进行分析。我们发现，车辆的流通-交通动态-，沿着一整天，可以描述的混合模型，是一个适应的混合模型2，一个开放的线性系统，与模型3，这是非线性的，在第一部分开发。这项工作的目的是，首先，验证是否可以模拟车辆流量的$n$步随机过程的演变，$n$的时间。第二，确定模型的参数，以描述一天的交通量，是否可以充分地描述其他日子的交通量。第三，建议修改已经制定的城市交通规则，以优化车辆流量，减少车辆在信号灯处停留的平均时间。我们估计，在收集的数据的实验误差范围内，这些目标得到了令人满意的实现。
2017-10-24 physics.soc-ph
On the fundamental diagram of traffic flow
提出了一种新的交通流流体动力学模型。该模型通过对速度方程规定更一般的源项，推广了Aw和Rascle [SIAM J. Appl. Math. 60 916-938]和Greenberg [SIAM J. Appl. Math. 62 729-745]的模型。当考虑到松弛和反应时间时，这个源项可以由实验数据物理地激发。特别是，新的模型有一个（线性）不稳定的制度，在交通动力学观察。我们开发了一个数值代码，解决了相应的平衡定律系统。将我们的代码应用于各种各样的初始数据，我们发现所观察到的交通流的基本图的逆$λ$形状。
2005-03-11 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Complex Fundamental Diagram of Traffic Flow in the Deep Lefortovo Tunnel (Moscow)
隧道交通的基本图是根据过去两年在位于莫斯科3 $^\text{rd}$环形公路上的Lefortovo隧道的深长分支中收集的经验数据构建的。这条长3公里的隧道配备了一个密集的固定无线电探测器系统，沿隧道以60米的间距均匀分布。数据在30秒内取平均值。每个检测器测量车辆集合的三个特征：流量、汽车速度和三个车道的占用率。所进行的分析揭示了基本图的原始复杂结构。
2007-10-17 physics.data-an physics.soc-ph
Calibration and uncertainty quantification of macroscopic fundamental diagrams
本文提出一个数学规划模型，同时标定宏观基本图并量化数据离散带来的不确定性，并利用中国两个城市的经验数据验证，揭示拥堵加载与恢复、宏观及微观因素对路网容量和交通韧性的影响。
2025-08-27 physics.soc-ph
Relating the dynamics of road traffic in a stochastic cellular automaton to a macroscopic first-order model
在本文中，我们描述了微观交通元胞自动机（TCA）模型（即，Nagel和Schreckenberg的随机TCA模型）和Lighthill、Whitham和Richards（LWR）的宏观一阶流体动力学模型。我们的方法的创新方面，是我们明确地得出LWR的基本图直接从STCA的规则集，通过假设一个平稳性条件，转换成一组线性不等式的STCA的规则。反过来，这些约束定义了基本图的形状，然后将其指定给LWR模型。应用我们的方法模拟案例研究，使我们能够比较这两种模式的时空行为。我们的研究结果表明，在噪声的存在下，在推导出的基本图的容量流是高估的STCA模型。直接指定STCA的能力流的LWR基本图，有效地补救了两种方法之间的大部分不匹配。我们的方法认为STCA补充LWR模型，反之亦然，所以结果可以很大的帮助时，解释两个模型中的交通动态。特别吸引人的是，STCA可以可视化交通流动态的高阶特征，例如，稀疏波的爱好者。
2005-06-30 physics.soc-ph
Constructing set-valued fundamental diagrams from jamiton solutions in second order traffic models
本文证明 Payne-Whitham 与 Aw-Rascle-Zhang 等二阶宏观交通模型可通过 jamiton 行波解系统产生拥堵区的集值基本图，从而内在再现多交通相位。
2013-06-10 math.AP nlin.PS physics.soc-ph
A new stochastic cellular automaton model on traffic flow and its jamming phase transition
提出了一种考虑起步慢效应和驾驶员视角的通用随机交通元胞自动机（CA）模型。结果表明，该模型包括著名的交通CA模型，如Nagel-Schreckenberg模型，快速启动模型，慢启动模型作为具体情况。新模型的基本图清楚地显示了临界密度附近的亚稳态，即使存在随机效应。利用边界处的近似流量-密度关系，得到了相图中相变曲线的解析表达式。这些相变曲线与数值计算结果非常吻合。
2006-12-12 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Traffic Flow Theory
交通工程的科学领域包括一套丰富的数学技术，以及具有完全不同背景的研究人员。本文提供了一个概述什么是目前国家的最先进的交通流理论。本文首先简要介绍了车辆交通流的发展历史，然后介绍了车辆交通流的微观和宏观特征。接下来，我们回顾一些性能指标，使我们能够评估交通运营的质量。本文的最后部分讨论了交通流特性之间的一些关系，即，的基本图表，并揭示了交通工程界所采用的不同观点。
2005-07-15 physics.soc-ph
On the role of speed adaptation and spacing indifference in traffic instability: evidence from car-following experiments and its stochastic modeling
交通流理论界一直在深入研究交通流振荡的产生和演化机制。在我们以前的工作中，我们提出了一个新的机制来解释流量振荡的产生：流量不稳定性之间的竞争造成的速度适应和随机因素的累积效应。本文通过对25辆车的队列跟驰实验数据的分析，发现速度差对跟驰动力学的影响比车距的影响更大，当速度差幅值较小时，振荡的增长主要由服从均值回复过程的随机因素决定;当振幅增大时，振荡的增长取决于随机因素与速度差之间的竞争。然后，根据上述研究结果，解释了为什么在振荡交通的速度方差增长在一个凹的方式沿队列。最后，我们提出了一个模式切换的随机跟驰模型，该模型结合了驾驶员的速度适应和间距无差异行为，捕捉到了所观察到的振荡和放电率的特征。敏感性分析表明，反应时滞对振荡增长率和放电率的影响很小，而无差异区边界对振荡增长率和放电率的影响很大。
2018-12-31 nlin.AO physics.soc-ph
Synchronized flow and wide moving jams from balanced vehicular traffic
最近，我们提出了一个扩展的Aw，Rascle和Greenberg的流量模型。扩展的交通模型可以写成一个双曲线系统的平衡定律和数值再现的反向$λ$形状的基本图的交通流。在目前的工作中，我们分析了新模型的稳态解及其稳定性。除了平衡流动曲线之外，平凡的稳态解在流动-密度图中形成另外两个分支。我们发现，特征结构排除这些分支的部分，从而导致反向$λ$形状的流量密度关系。上分支是亚稳态的同步流的形成为中等密度和不稳定的高密度，而下分支是不稳定的中等密度和亚稳态的高密度。此外，该模型可以再现宽移动堵塞下游前缘的典型速度。它进一步再现了一个恒定的流出广泛移动堵塞，这是远远低于最大自由流。应用该模型来模拟交通流的瓶颈，我们观察到一个一般的模式与广泛的移动堵塞旅行通过瓶颈。
2006-06-16 physics.soc-ph
Empirical exploration of air traffic and human dynamics in terminal airspaces
空中交通被广泛认为是一个复杂的、任务关键的技术社会系统，在空域、程序、飞机和空中交通管制员之间有许多互动。为了科学有效地开发和部署高水平的运营理念和自动化系统，有必要对交通-人的内在动力学和特性进行深入研究，这在文献中并不广泛。为了填补这一空白，我们提出了一个多层网络来建模和分析空中交通系统。基于航线的空域网络（RAN）和飞行轨迹网络（FTN）封装关键的物理和操作特性;综合流量驱动网络（IFDN）和相互关联的冲突-通信网络（ICCN）分别表示空中交通流量传输和空中交通管制员的干预。在此基础上，提出了一套包含网络变量、复杂网络属性、管制员认知复杂度和混沌度量的分析度量方法，并以广州终端空域为例进行了应用研究。实证结果表明，存在基本图和宏观基本图的路线，部门和终端水平。此外，“ATCOs-flow”互动的动力学和潜在机制被揭示和解释的适应性元认知策略的基础上的网络分析的ICCN。最后，在系统层次上，对交通流进入半稳定或拥挤状态时的冲突系统和人的行为系统进行了混沌识别。这项研究提供了分析工具，以了解复杂的人流互动在潜在的广泛的空中交通系统，并支持未来的发展和智能空中交通管理系统的自动化。
2017-07-27 physics.soc-ph
On How Traffic Signals Impact the Fundamental Diagrams of Urban Roads
本研究针对交通信号对城市道路基本图的影响问题，提出将传统基本图参数建模为信号方案因素函数的简约公式，经盐湖城道路数据验证，深化了信号设置对拥堵模式影响的认知。
2025-01-10 cs.ET eess.SP physics.soc-ph
A comparative study of Macroscopic Fundamental Diagrams of arterial road networks governed by adaptive traffic signal systems
利用城市交通流的随机元胞自动机模型，研究和比较了不同边界条件下，不同类型自适应交通信号系统控制下的干线路网宏观基本图（MFD）。特别是，我们模拟现实的信号系统，包括信号连接和自适应周期时间，并比较它们的性能对一个高度适应系统的自组织交通信号，其目的是均匀分布的网络密度。我们发现，与时间无关的边界条件的网络，定义明确的固定MFD观察，其形状取决于所使用的特定信号系统，也对系统的异质性水平。我们发现，密度和流量的空间异质性提供了重要的网络性能指标。我们还研究了具有时间依赖性边界条件的网络，包括上午和下午的峰值。在这种情况下，观察到复杂的磁滞回线的MFD是强烈相关的密度异质性。我们的研究结果表明，自组织交通信号的MFD位于MFD以上的现实系统，这表明，通过自适应地调整网络密度，整体上更好的性能和更高的容量可以实现。
2012-12-10 cond-mat.stat-mech nlin.CG physics.soc-ph
The Intelligent Driver Model with Stochasticity -- New Insights Into Traffic Flow Oscillations
交通流振荡，包括交通波，是一种常见的但不完全理解的拥挤交通的特征。可能的机制包括交通流的不稳定性，无差异区域或有限的人类感知阈值（动作点），以及外部加速度噪声。然而，这些因素在特定情况下的相对重要性仍然不清楚。我们把光到这个问题，通过添加外部噪声和动作点的智能驾驶员模型和其他车辆跟驰模型，从而获得一个极小模型包含所有三个振荡机制。我们分析表明，即使在亚临界制度的线性稳定流（序参量$ε<0$），外部白噪声导致时空速度相关性“预期”的波的线性不稳定的制度。在充分远离阈值的情况下，振幅与$(-ε)^{-0.5}$成比例。通过模拟和比较与实验车队和自行车交通，我们表明，外部噪声和无差异区域的行动点具有基本相同的效果。此外，流动的不稳定性占主导地位的高速公路上的振荡，而外部噪声或行动点占主导地位，在低所需的速度，如汽车城市或自行车交通。对于自行车交通，噪声可以导致充分发展的波，即使是在亚临界状态下的单行交通。
2017-08-23 nlin.PS physics.soc-ph
Langevin method for a continuous stochastic car-following model and its stability conditions
在跟车模型中，驾驶员根据他的身体和心理能力做出反应，这些能力可能会随着时间的推移而变化。然而，大多数跟车模型是确定性的，并没有捕捉到人类感知的随机性。由于驾驶员的随机驾驶行为，纯确定性交通模型可能会产生不切实际的结果。本文致力于开发一个独特的跟车模型，其中采用随机过程来描述随时间变化的随机加速度，这基本上反映了随机个人感知的驾驶员行为相对于领先的车辆随着时间的推移。特别是，我们应用耦合朗之万方程来模拟复杂的人类驾驶员行为。在该模型中，一个扩展的Cox-Ingersoll-Ross（CIR）随机过程将被用来描述随机速度的追随者响应于刺激的领导者。扩展的CIR过程的一个重要属性是增强随机交通变量（例如，非负速度）的非负属性，对于任何任意的模型参数。基于随机过程理论，我们推导出随机线性稳定性条件，第一次，从理论上捕捉的随机参数对交通不稳定性的影响。我们的稳定性结果符合经验的结果，交通不稳定性是有关的交通流的随机性在低速条件下，即使交通被认为是稳定的确定性模型。
2019-07-13 physics.soc-ph stat.AP
Multivalued fundamental diagrams of traffic flow in the kinetic Fokker-Planck limit
University of Insubria（因苏布里亚大学）；RWTH Aachen University（亚琛工业大学）；Polytechnic University of Turin（都灵理工大学）
本文研究了微观动力学对车辆流宏观性质的影响，通过不同期望速度的选择，分析了流量-密度和速度-密度图的定性结构，并恢复了多值图的存在性。
2016-07-27 cond-mat.stat-mech cs.NA math.NA
Urban Traffic Dynamics: A Scale-Free Network Perspective
这封信提出了一个新的模型来描述无标度网络中的流量动态。通过重新绘制城市道路图，将道路映射到顶点，交叉口映射到边，并引入道路通行能力L和交叉口通过能力C，该模型可应用于城市交通系统。仿真给出了交通系统的总容量，该容量通过从自由流到拥塞的相变来量化。此外，我们报告的基本图流量对密度，其中发现滞后，表明系统是在一定范围内的车辆密度。此外，该基本图与单车道交通模型和二维BML模型的四种状态（自由流、饱和流、阻塞和堵塞）有显著不同。
2006-06-09 physics.data-an physics.soc-ph
Comparison of gap-based and flow-based control strategies using a new controlled stochastic cellular automaton model for traffic flow
本研究提出新型受控随机最优速度（CSOV）元胞自动机模型，对比基于间距（GC）和基于流量（FC）的交通控制策略，发现FC在各控制强度下均稳定提升流量，且速度分布更稳定。
2024-11-13 cond-mat.stat-mech nlin.CG physics.soc-ph
Traffic Modeling and Forecast based on Stochastic Cell-Automata and Distributed Fiber-Optic Sensing -- A Numerical Experiment
NEC Corporation（日本电气株式会社）
本文提出基于随机元胞自动机和分布式光纤传感的交通建模与预测方法，通过数据同化和粒子滤波器优化模型参数，实现更准确的交通流预测。
2024-05-29 cond-mat.stat-mech nlin.CG physics.soc-ph
A Novel Approach to Real-Time Short-Term Traffic Prediction based on Distributed Fiber-Optic Sensing and Data Assimilation with a Stochastic Cell-Automata Model
NEC Corporation（日本电气株式会社）；Central Nippon Expressway Company Limited（中日本高速道路株式会社）
本文提出基于分布式光纤传感与随机元胞自动机模型的实时短期交通预测方法，通过数据同化提高预测精度，有效减少拥堵长度和旅行时间的预测误差。
2025-01-07 cond-mat.stat-mech cs.SY eess.SY
Characterizing driver heterogeneity within stochastic traffic simulation
驾驶员的异质性和公共道路上的车辆特性的广泛范围是主要负责在道路交通动态中观察到的随机性。理解驾驶员（人类或自动化系统）的行为差异，并在微观模拟中再现观察到的行为，最近引起了人们的极大关注。车辆跟驰模型参数标定是通过在模型参数平均值附近随机注入变化来模拟不同驾驶行为的常用方法。一个问题是，如文献中所示，大多数车辆跟随模型不能真实地再现自由流加速度，这反过来又与驾驶风格的异质性高度相关。此外，通常，模型参数在校准时失去其物理解释。本研究提出了一种新的框架来分析观察到的车辆轨迹从不同的驱动程序，识别个人驾驶员指纹的基础上，他们的加速行为，集群驱动程序的分类有意义的驾驶风格（如温和，正常和积极的）和再现观察到的个人驾驶员加速行为在微观仿真。
2022-05-17 cs.SY eess.SY physics.soc-ph
Speed dependent stochasticity capacitates Newell model for synchronized flow and oscillation growth pattern
本文将随机性引入到Newell跟驰模型中。考虑了三种随机驾驶因素：（1）驾驶员加速度有界; (ii)驾驶员的减速包含随机分量，其由具有随机概率的减速来描述，该随机概率被假定为随着速度而增加。(iii)处于堵塞状态的车辆具有较大的随机化概率。两个模拟场景进行了测试模型。在第一种情况下，交通流上的环形道路进行了调查。在第二种情况下，在NGSIM数据的经验交通流模式引起的rubberneck瓶颈进行了研究，和模拟的交通振荡和同步的交通流是一致的经验模式。此外，还进行了模型标定和验证实验。第一是用实验数据进行标定和验证，说明凹面生长模式已被定量模拟。第二部分是利用NGSIM数据对车辆轨迹进行标定和交叉验证，结果表明NGSIM数据能够很好地描述单个车辆的跟驰行为。因此，我们的研究突出了速度相关的随机性在交通流建模中的重要性，这在大多数跟驰研究中不能被忽视。
2018-11-01 math.OC physics.data-an physics.soc-ph
An improved car-oriented mean-field theory for stochastic traffic flow models
Universität zu Köln（科隆大学）
该研究提出结合COMF理论与两站点簇方法的改进平均场分析，用于单车道交通流元胞自动机模型，可更精准捕捉关联与相分离特性，经VDR模型验证了其精度与物理洞察。
2026-08-07 cond-mat.stat-mech nlin.CG physics.soc-ph
Multi-class fundamental diagrams from the Prigogine-Herman-Boltzmann equation
本文的目的是从类气体动力学交通模型出发，建立多类交通流的理论基本图。我们从Prigogine-Herman-Boltzmann方程的多类推广开始构建该系统的基本关系。我们表明，存在一个临界密度，这取决于相对浓度的慢，快用户，并描述了一个过程，以找到阈值。最后，我们的流量密度关系的两类混合车辆的文献中的经验数据进行了对比。
2019-02-14 cond-mat.stat-mech physics.app-ph physics.soc-ph
Vehicular traffic flow at a intersection controlled by signal light with a new probability
本文引入了两条道路上的车辆在相同条件下到达交叉口的概率PL。作为应用，我们提出了一个改进的Nagel-Schreckenberg元胞自动机模型来描述交叉口的冲突车辆交通流。结果表明，由相互作用引起的基本图中的平台区不仅与概率PL有关，而且与自适应格式有关。
2009-04-23 nlin.CG physics.soc-ph
A Two-Dimensional CA Traffic Model with Dynamic Route Choices Between Residence and Workplace
将Biham、Middleton和Levine（BML）模型扩展到描述城市中居住地和工作地之间的动态路径选择。从速度图、到达时间概率分布、目的地到达率和收敛时间等方面研究了城市单工作场所交通动态。在四种城市增长模式的框架下，对双工作场所城市与单工作场所城市进行了比较研究。过渡区中发现的速度图中，系统经历了一个连续的过渡，从一个移动的阶段，一个完全堵塞的阶段。我们执行一个有限尺寸标度分析的临界密度从统计的角度来看，这个干扰过渡的序参量的估计。研究还发现，城市交通的统计特性受城市面积、工作场所面积和城市布局的影响很大。
2012-06-12 nlin.CG physics.soc-ph
Traffic properties for stochastic routings on scale-free networks
对于现实的无标度网络，我们研究了随机路由的流量特性，其灵感来自于统计物理学中已知的零范围过程。通过参数$α$和$δ$，该模型控制数据包的度相关跳变和在更繁忙的节点处具有更高性能的数据包的转发。通过理论分析和数值模拟，我们得到了数据包集中在少数几个枢纽的条件。特别是，我们表明，最佳的$α$和$δ$参与之间的权衡迂回路径$α< 0$和长时间等待在枢纽$α> 0$ ;在低性能的制度，在一个小的$δ$，徘徊路径$α< 0$更好地降低了平均旅行时间的数据包具有高的可达性。虽然在大$δ$的高性能状态下，$α> 0$和$α< 0$之间的差异很小，但在节点处捕获的具有短等待的漫游长路径（$α= -1$）和在集线器处捕获的具有长等待的短跳跃路径（$α= 1$）都是不可取的。均匀随机游走（$α= 0$）产生稍好的性能。我们还讨论了在一个更复杂的情况下，在每个时间步的数据包生成的拥塞现象。
2011-01-18 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Behaviour of traffic on a link with traffic light boundaries
本文考虑了一个单一的链接与交通灯的边界条件，在两端，并研究了随着时间的推移与各种信号和系统配置的交通演变。提出了一个流体力学模型和一个改进的随机畴壁理论来描述局部密度变化。Nagel-Schreckenberg模型（NaSch）是一种基于代理的随机模型，被用作基准。流体动力学模型在短时间尺度上提供了良好的近似。畴壁模型被发现再现局部密度的时间演化，在很好的协议与NaSch模拟的短期和长期的时间尺度。系统的调查网络参数的影响，包括系统的大小，周期长度，相位分裂和信号偏移，对交通流的研究表明，静态流量占主导地位的边界与较小的分裂。然而，信号偏移在确定流量方面起着重要作用。确定性畴壁模型和匹配的确定性NaSch模拟的流量与这些参数的解析表达式。分析结果与一般随机模型定性一致。当循环足够短时，稳态由有效流入和流出速率决定，密度分布近似线性且与时间无关。
2018-03-30 cond-mat.stat-mech math-ph math.MP
