而可W更好地模拟真实的交通情况，能够为交通控制、决策提供理论依据。
【附图说明】
[0036] 此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申 请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0037] 图1为本发明中考虑次邻近车辆影响交通流时滞跟驰模型稳定性建模方法的流 程图；
[0038] 图2为本发明中系统的线性稳定区域随反应时滞变化的图；
[0039] 图3为本发明中系统的线性稳定区域随次邻近车辆影响因子变化的图； W40] 图4为本发明中次邻近车辆影响因子ρ = 0. 1，反应时滞τ =0.28时，车头距-速 度相图随敏感系数变化的图；
[0041] 图5为本发明中反应时滞τ = 0. 28,敏感系数a = 2. 0时，车头距-速度相图随 次邻近车辆影响因子变化的图； 阳0创图6为本发明中次邻近车辆影响因子P = 0. 1，反应时滞τ = 0. 28时，新的交通 流模型GDOVM的速度分布随敏感系数变化的图； 阳0创 图7为本发明中敏感系数a = 2. 0,反应时滞τ = 0. 28时，新的交通流模型GDOVM 的速度分布随次邻近车辆影响因子变化的图； W44] 图8为本发明中敏感系数a = 2. 0，反应时滞τ = 0. 28时，新的交通流模型GDOVM 和微观时滞交通流模型D0VM的车头距分布的比较图； W45] 图9为本发明中敏感系数a = 2. 0，反应时滞τ = 0. 28时，新的交通流模型GDOVM 和微观时滞交通流模型D0VM的速度分布的比较图。
【具体实施方式】
[0046] 如在说明书及权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件。本领域技术人员 应可理解，硬件制造商可能会用不同名词来称呼同一个组件。本说明书及权利要求并不W 名称的差异来作为区分组件的方式，而是W组件在功能上的差异来作为区分的准则。如在 通篇说明书及权利要求当中所提及的"包含"为一开放式用语，故应解释成"包含但不限定 于"。"大致"是指在可接收的误差范围内，本领域技术人员能够在一定误差范围内解决所 述技术问题，基本达到所述技术效果。此外，"禪接"一词在此包含任何直接及间接的电性 禪接手段。因此，若文中描述一第一装置禪接于一第二装置，则代表所述第一装置可直接电 性禪接于所述第二装置，或通过其他装置或禪接手段间接地电性禪接至所述第二装置。说 明书后续描述为实施本申请的较佳实施方式，然所述描述乃W说明本申请的一般原则为目 的，并非用W限定本申请的范围。本申请的保护范围当视所附权利要求所界定者为准。 阳047] 实施例1
[0048] 参见图1所示为本申请所述一种考虑次邻近车辆影响交通流时滞跟驰模型稳定 性建模方法的具体实施例，本实施例中所述方法包括W下步骤：
[0049] 步骤101、建立含反应时滞的微观交通流模型D0VM :
[0050] 'V'"'。+ 叫=。(K (八X-" (0, Δ、…I (0)-。 阳05U 其中，x"(t)是第η辆车在时刻t的位置，韦脚为第η辆车在时刻t的速度，兩的为 第η辆车在时刻t的加速度，Ax"(t) =xwi(t)-x"(t)表示连续的两辆车之间的车头间距，a 是敏感系数，τ是反应时滞，包含驾驶员的反应时滞和机械时滞，V(Ax"(t)，Axwi(t))是 依赖于邻近车辆车头间距Αχ。(t)和次邻近车辆车头间距Δχ^α)的优化速度函数；
[0052] 步骤102、考虑次邻近车辆对交通流的影响，选取优化速度函数：
[0053] ν(ΔΧη, ΔΧη") = (1-ρ)υ(ΔΧη)+ρυ(ΔΧη")
[0054] 所述优化速度函数由实测数据拟合得到，其中，ο《ρ<1/2,表示次邻近车辆的影 响因子，υ(Αχη) = 16. 8[tanh0. 0860(Axn-2W+0. 913]; 阳化日]步骤103、建立新的交通流模型GDOVM,并进行稳定性分析：
[0056] 将优化速度函数代入含反应时滞的微观交通流模型D0VM，得到新的交通流模型 GDOVM ：
[0057]
阳化引所述新的交通流模型GD0VM对应的线性化方程为：
[0059]
[0060] 其中，y。似为第η辆车受到的扰动，f = U'化），Δ y。(t) = Υη4 (t) -y。(t)，设线 性化方程的解为 yn,.j (t) = exp (i a jn+i ω jt)，a j= 2 3T j/N(j = 1，2, 3,…，N)，ω j满足下 列条件：
[0061]
[0062] 根据临界稳定性条件获取反应时滞和次邻近车辆影响因子对系统稳定性区域的 影响。
[0063] 时滞交通流模型的稳定性依赖于反应时滞的大小，反应时滞可能导致系统失稳并 产生分岔现象。因此，本发明通过选取合适的优化速度函数并考虑次邻近车辆的影响来弥 补反应时滞带来的不良影响。
[0064] 上述步骤103中，所述根据临界稳定性条件获取反应时滞和次邻近车辆影响因子 对系统稳定性区域的影响，进一步为：令a = 1. 0, Ιπιω = 0,在（f/a，α )极坐标平面得到 线性稳定的临界曲线，若对于所有的模曰，有Ιπιω ,〉〇,则系统是线性稳定的。当参数落在 临界曲线围成的环形区域内部时，系统线性稳定，否则，系统不稳定；由图2可见，随着反应 时滞的增加（反应时滞从0. 0到0. 2再到0. 4)，所述环形区域内部面积逐渐减小，因而系统 的线性稳定性区域减小，也就是说，随着反应时滞的增加，系统的稳定性减弱，说明反应时 滞大小影响系统的稳定性，能促使初始扰动下交通流时走时停现象的形成。由图3可见，随 着次邻近车辆影响因子的增加（次邻近车辆影响因子从0到0. 1再到0. 2)，所述环形区域 内部面积逐渐增大，系统的线性稳定性区域增大，也就是说，随着次邻近车辆影响因子的增 加，系统的稳定性增强，说明考虑次邻近车辆影响的概率越大，交通流发生拥堵的可能性越 小。因此，建模过程中通过引入次邻近车辆影响因子到优化速度函数，能够弥补反应时滞对 系统造成的不良影响。
[00化]根据建立的新的交通流模型GD0VM，选取系统参数为：环形道路长度L = 2500米， 车辆数Ν= 100,初始扰动为[-2,2]上的均匀随机分布；验证初始小扰动作用下新的交通 流模型GD0VM的速度分布随敏感系数变化的情况。图4为τ = 0. 28, Ρ = 0. 1时，初始小 扰动作用下新的交通流模型GD0VM速度分布随敏感系数变化的情况，由图4可看出，敏感系 数为2. 2时，初始扰动对系统的干扰小于敏感系数为2. 0时初始扰动对系统的干扰（即，a =2. 2时对应的滞迟环小于a = 2. 0时对应的滞迟环），而敏感系数为2. 4时，初始扰动对 系统的干扰又小于敏感系数为2. 2时初始扰动对系统的干扰，敏感系数为2. 6时，初始扰动 对系统的干扰又小于敏感系数为2. 4时初始扰动对系统的干扰，因此由图4可知，随着敏感 系数的增加，初始扰动对系统的干扰越小，系统的稳定性越强，运说明敏感系数和反应时滞 对模型GD0VM的影响正好相反。
[0066] 图5为τ = 0. 28, a = 2. 0时，初始小扰动作用下新的交通流模型GDOVM速度分布 随次邻近车辆影响因子变化的情况，由图5可看出，次邻近车辆影响因子为0. 1时，初始扰 动对系统的干扰小于次邻近车辆影响因子为0. 0时初始扰动对系统的干扰（即，P = 0. 1时 对应的滞迟环小于P = 0. 0时对应的滞迟环），P = 0. 0时模型GD0VM退化为模型D0VM ;而 次邻近车辆影响因子为0. 2时，初始扰动对系统的干扰又小于次邻近车辆影响因子为0. 1 时初始扰动对系统的干扰，因此由图5可知，随着次邻近车辆影响因子的增加，初始扰动对 系统的干扰越小，系统的稳定性越强，运说明新的模型GD0VM比模型D0VM更稳定。
[0067] 本发明进一步还包括：验证初始小扰动作用下，新的交通流模型GD0VM和微观交 通流模型D0VM的车头距和速度分布随敏感系数和次邻近车辆影响因子变化的情况。图6为 τ = 0. 28, P = 0.