Применение метода статистической обработки данных о распределении интервалов между автомобилями в транспортном потоке

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 04 Декабря 2013 в 12:53, курсовая работа

Краткое описание

Обеспечение быстрого и безопасного движения в современных городах требует применения комплекса мероприятий архитектурно-планировочного и организационного характера. Организационные мероприятия способствуют упорядочению движения на уже существующей улично-дорожной сети.
При реализации мероприятий по организации движения особая роль принадлежит внедрению технических средств: дорожных знаков и дорожной разметки, средств светофорного регулирования, дорожных ограждений и направляющих устройств. При этом светофорное регулирование является одним из основных средств обеспечения безопасности движения на перекрестках.

Содержание

Введение
5
1. Характеристика дорожного движения на участке улиц
6
1.1. Характеристика состава транспортного потока
6
1.2. Интенсивность движения
7
1.2.1. Расчет приведенной интенсивности движения по направлениям

9
1.2.2. Построение пространственных картограмм интенсивности движения транспортного потока в физических и приведенных единицах



11
2. Оценка безопасности движения на перекрестке
13
2.1. Определение количества конфликтных точек и возможных конфликтных ситуаций

15
2.1.1. Пофазная организация движения на перекрестке
15
2.1.2. Определение сложности и опасности перекрестка
16
3. Определение вида, вероятностного распределения интервалов

17
3.1. Расчет фактических интервалов движения
23
3.2. Построение гистограммы распределения интервалов
23
4. Построение графиков зависимости между интенсивностью, плотностью и скоростью транспортных потоков


24
4.1. Выбор скорости движения
24
4.2 Расчет интенсивности движения по имитационным макромоделям

26
5. Оценка уровня загрузки перекрестка
29
Заключение
32
Список использованной литературы

Скачать в ZIP архиве (321.04 Кб) Сколько стоит заказать работу?
Вложенные файлы: 1 файл

курсач моделирование.doc

— 781.00 Кб (Скачать файл)

             Гипотеза должна быть отвергнута

 

             Интервал рассеяния измерений  . . . .     1.13

             Доверительный интервал  . . . . . . .     0.16

             Относительная погрешность . . . . . .     5.19

             Минимально необходимое к-во измерений    54

 

 

 

Подход 3:

             *** ========================================== ***

             ***    Статистическая обработка  наблюдений     ***

             *** ========================================== ***

    

             ***        Массив исходных  данных после        ***

             ***    сортировки и исключения  грубых ошибок   ***

          1.0000     1.0000     1.0000     1.0000     2.0000     2.0000

          2.0000     2.0000     2.0000     2.0000     2.0000     2.0000

          2.0000     2.0000     2.0000     2.0000     2.0000     2.0000

          2.0000     2.0000     2.0000     2.0000     2.0000     2.0000

          3.0000     3.0000     3.0000     3.0000     3.0000     3.0000

          3.0000     3.0000     3.0000     3.0000     3.0000     3.0000

          3.0000     3.0000     3.0000     3.0000     4.0000     4.0000

          4.0000     4.0000     4.0000     4.0000     4.0000     4.0000

          4.0000

 

             ***       Общие характеристики  выборки         ***

                  Распределение  . . . . . . .   непрерывное

                  Количество элементов . . . .    49

                  Максимум выборки . . . . . .     4.0000

                  Минимум выборки  . . . . . .     1.0000

                  Верхняя граница  . . . . . .     4.0000

                  Нижняя граница . . . . . . .     1.0000

                  Размах варьирования  . . . .     3.0000

                  Длина интервала . . . . . .     0.6000

                  Количество интервалов  . . .     5

 

             ***         Гистограмма  распределения          ***

          Середина     Эмпиpич.

          интервала    плотность

           1.3000       0.1361   ****

           1.9000       0.6803   ********************

           2.5000       0.0000  

           3.1000       0.5442   ****************

           3.7000       0.3061   *********

 

             ***       Статистические  характеристики        ***

                  Выборочное среднее . . . . .     2.6122

                  Стандартное отклонение . . .     0.8854

                  Оценка дисперсии . . . . . .     0.7840

                  Коэффициент вариации . . . .    33.90

 

 

             *** Гипотеза относительно закона распределения ***

                    Нормальный закон распределения

 

             ***      Таблица обработки  по интервалам       ***

        -----------------------------------------------------------------

        |Интервал| Середина |Частота|Частость|    Плотность    | Откло- |

        |   N    |    TN    |   MN  |   RN   |эмпирич.|теоретич| нение  |

        -----------------------------------------------------------------

        |   1    |    1.3000|    4  | 0.082  | 0.1361 | 0.1502 |-0.0142 |

        |   2    |    1.9000|   20  | 0.408  | 0.6803 | 0.3260 | 0.3543 |

        |   3    |    2.5000|    0  | 0.000  | 0.0000 | 0.4470 |-0.4470 |

        |   4    |    3.1000|   16  | 0.327  | 0.5442 | 0.3871 | 0.1571 |

        |   5    |    3.7000|    9  | 0.184  | 0.3061 | 0.2119 | 0.0943 |

        -----------------------------------------------------------------

 

             ***    Характеристики закона  распределения     ***

             Математическое ожидание . . . . . . .     2.6122

             Ср.квадратическое отклонение  . . . .     0.8854

             Расчетный критерий согласия  Пирсона .    27.60

             Табличный критерий согласия  Пирсона 

             при критической вероятности  0.05  . .     5.99

             Гипотеза должна быть отвергнута

 

             Интервал рассеяния измерений  . . . .     1.77

             Доверительный интервал  . . . . . . .     0.25

             Относительная погрешность . . . . . .     9.68

             Минимально необходимое к-во измерений   184

 

Подход 4:

             *** ========================================== ***

             ***    Статистическая обработка  наблюдений     ***

             *** ========================================== ***

    

             ***        Массив исходных данных после        ***

             ***    сортировки и исключения  грубых ошибок   ***

          2.0000     2.0000     2.0000     2.0000     2.0000     2.0000

          2.0000     2.0000     2.0000     2.0000     2.0000     2.0000

          2.0000     2.0000     3.0000     3.0000     3.0000     3.0000

          3.0000     3.0000     3.0000     3.0000     3.0000     3.0000

          3.0000     3.0000     3.0000     4.0000     4.0000     4.0000

          4.0000     4.0000     4.0000     4.0000     4.0000     4.0000

          4.0000     5.0000     5.0000     5.0000     5.0000     5.0000

          6.0000     6.0000     6.0000     6.0000     8.0000     8.0000

          8.0000     8.0000

 

             ***       Общие характеристики  выборки         ***

                  Распределение . . . . . . .   непрерывное

                  Количество элементов . . . .    50

                  Максимум выборки . . . . . .     8.0000

                  Минимум выборки  . . . . . .     2.0000

                  Верхняя граница  . . . . . .     8.0000

                  Нижняя граница . . . . . . .     2.0000

                  Размах варьирования  . . . .     6.0000

                  Длина интервала  . . . . . .     1.2000

                  Количество интервалов  . . .     5

 

             ***         Гистограмма  распределения          ***

          Середина     Эмпиpич.

          интервала    плотность

           2.6000       0.4500   ***************************

           3.8000       0.1667   **********

           5.0000       0.0833   *****

           6.2000       0.0667   ****

           7.4000       0.0667   ****

 

             ***       Статистические  характеристики        ***

                  Выборочное среднее . . . . .     3.7600

                  Стандартное отклонение . . .     1.7562

                  Оценка дисперсии . . . . . .     3.0841

                  Коэффициент вариации . . . .    46.71

 

 

             *** Гипотеза относительно закона  распределения ***

                    Нормальный закон распределения

 

             ***      Таблица обработки  по интервалам       ***

        -----------------------------------------------------------------

        |Интервал| Середина |Частота|Частость|    Плотность    | Откло- |

        |   N    |    TN    |   MN  |   RN   |эмпирич.|теоретич| нение  |

        -----------------------------------------------------------------

        |   1    |    2.6000|   27  | 0.540  | 0.4500 | 0.1826 | 0.2674 |

        |   2    |    3.8000|   10  | 0.200  | 0.1667 | 0.2271 |-0.0604 |

        |   3    |    5.0000|    5  | 0.100  | 0.0833 | 0.1770 |-0.0937 |

        |   4    |    6.2000|    4  | 0.080  | 0.0667 | 0.0865 |-0.0199 |

        |   5    |    7.4000|    4  | 0.080  | 0.0667 | 0.0265 | 0.0402 |

        -----------------------------------------------------------------

 

             ***    Характеристики закона распределения     ***

             Математическое ожидание . . . . . . .     3.7600

             Ср.квадратическое отклонение  . . . .     1.7562

             Расчетный критерий согласия  Пирсона .    31.35

             Табличный критерий согласия Пирсона

             при критической вероятности  0.05  . .     5.99

             Гипотеза должна быть отвергнута

 

             Интервал рассеяния измерений  . . . .     3.51

             Доверительный интервал  . . . . . . .     0.50

             Относительная погрешность . . . . . .    13.21

             Минимально необходимое к-во измерений   349

 

 

3.2. Построение  гистограммы распределения интервалов

Для построения гистограммы:

Находим предварительное  количество интервалов, на которые  необходимо разбить совокупность статистических данных, временных интервалов и скоростей:

K = 3.322·lgn+1 (3.2)

где n - объем  выборки, n=50

Полученное  значение K округляем до большего целого значения.

Определяем  шаг интервала. Для этого выбираем max и min значения:

Расчет значений:

h = (tmax - tmin) / K     (4)

где K = 3,322×lg50+1 = 6,64 = 7

h= (8 - 3) / 7 = 0,71 с

 

Рисунок 6 - Гистограмма нормального распределения.

 

4. Построение графиков  зависимости между интенсивностью, плотностью и скоростью транспортных  потоков

4.1. Выбор  скорости движения

 

В качестве исследуемых  факторов принимаются допустимое расстояние боковой видимости и коэффициент  сцепления:

- φ = 0,2 - зимние условия;

- φ = 0,7 - летние  условия.

Допустимая  скорость Vд определяется из условия обеспечения безопасности движения. За допустимую принимается такая скорость на подходе к перекрестку, при которой водители автомобилей, двигающихся по пересекающимся траекториям, имеют возможность остановиться за 2 м до точки столкновения.

Так как из-за отсутствия застройки и зеленых насаждений в области перекрестка расстояние видимости обеспечено, то принимаем допустимую скорость на подходах перекрестках равную 40 км/ч.

Смешанная модель автотранспортных потоков на многополосной дороге основана на композиции коллективных и индивидуальных (макро и локальных) свойств АТП.

Она используется для определения зависимости  скорости движения от плотности транспортного потока, числа полос и доли в транспортном потоке грузовых (медленных) машин, то есть для генерации основной диаграммы.

Модель, в частности, может служить подтверждением того, что даже небольшая доля медленных машин существенно уменьшает среднюю скорость движения  рассматриваемого автотранспортного потока.

Имитационная  модель АТП на двух полосах для  однородного (быстрых АТС) и смешанного (быстрых и медленных АТС) потоков дает возможность определить зависимость скорости Vst от его плотности r (рис. 7, сплошная линия - однородный поток, пунктир - 10% грузовых и 90% легковых).

С помощью данного  подхода определяется также эффективность способа увеличения интенсивности движения введением запрета въезда медленных машин на крайнюю левую полосу (или две крайние левые полосы), что может служить одним из оснований введения такого запрета.

Рисунок 7 – Стохастическая скорость потока на двух полосах

 

4.2 Расчет интенсивности  движения по имитационным макромоделям

 

Автотранспортный  поток (АТП) - одна из форм сосуществования большого коллектива АТС.

Основными макрохарактеристиками АТП являются плотность, интенсивность и состав АТС на дороге. Режим перемещения отдельного АТС внутри потока определяет энергоэкологические характеристики (ЭЭХ): кинематику, расход топлива, выбросы и др.

 

Рисунок 8 – Основная диаграмма потока по полосе (плотность-интенсивность)

 

Для исследования АТП важное значение имеет основная диаграмма - зависимость интенсивности от плотности (рисунок 7), которая во многих исследованиях эмпирически представляется функцией с двумя интервалами монотонности и которая вполне удовлетворительно описывает поведение стационарного однородного АТП на одной полосе без обгонов.

Смешанная модель автотранспортных потоков на многополосной дороге основана на композиции коллективных и индивидуальных (макро и локальных) свойств АТП.

Она используется для определения зависимости  скорости движения от плотности транспортного потока, числа полос и доли в транспортном потоке грузовых (медленных) машин, то есть для генерации основной диаграммы.

На рисунке 9 представлены зависимости между плотностью, скоростью и интенсивностью транспортного потока. Зависимость между скоростью и плотностью монотонно убывает в соответствии с уже упомянутой закономерностью. Зависимости между скоростью и интенсивностью и между интенсивностью и плотностью являются параболами и имеют точку перегиба в значении максимальной интенсивности транспортного потока, соответствующую неким значениям скорости V и плотности Q потока.

Рисунок 9 - Зависимости между плотностью, скоростью и интенсивностью транспортного потока.

 

Переход потока в неустойчивое состояние происходит вследствие снижения плавности движения, например, при появлении препятствия  на участке дороги, неблагоприятных  погодных условиях. Снижение скорости лидером группы требует торможения разной интенсивности последующих автомобилей, а затем и разгонов, что создает пульсирующий, неустойчивый поток.

Информация о работе Применение метода статистической обработки данных о распределении интервалов между автомобилями в транспортном потоке