【摘 要】
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在有智能交通系统的环境下,驾驶员根据导航系统的限速提示,自身车辆的速度与提示的速度之间的速度差,对路况的熟悉程度等及时作出反应且调整车速,以确保交通稳定安全.在驾驶
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在有智能交通系统的环境下,驾驶员根据导航系统的限速提示,自身车辆的速度与提示的速度之间的速度差,对路况的熟悉程度等及时作出反应且调整车速,以确保交通稳定安全.在驾驶员的反应中就存在着多时滞的问题.全速度差模型(FVD)是一种符合实际交通的经典交通流跟驰模型.在本文中,基于FVD模型,主要考虑智能提前提示限速信息,驾驶员的两个反应时滞,对路况熟悉程度的反应,引入了三个新的全速度差模型,分析了它们的稳定性和孤立波.研究内容如下:模型一是含有智能提示限速信息的全速度差模型.根据线性稳定性分析方法导出了模型的稳定性条件,得出稳定区域扩大和三种实际情形下的精准稳定性结果;通过约化摄动方法对模型一进行非线性分析,导出了孤立波解和扭结解.模型二是含有智能提示限速信息和两个反应时滞的全速度差模型.导出了模型的稳定性条件,得出了双时滞差扩大稳定区域的结果;通过约化摄动法在不同的区域导出了不同的非线性波方程,并给出了相应的孤立波解.模型三是含有智能提示限速信息、驾驶员对道路熟悉程度和两个反应时滞的全速度差模型.导出了模型的稳定性条件,得出了驾驶员熟悉道路的程度和双时滞差扩大了稳定区域的结果;通过约化摄动法导出了不同区域内的非线性波方程,给出了相应的孤立波解.
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