【摘 要】
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车头时距是交通流与随机过程中的重要参数。为了清晰地描述城市道路隧道入口的交通流特性,采集了广州市内的官洲隧道和CBD隧道入口不同车道、不同时段的车头时距数据。通过数
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车头时距是交通流与随机过程中的重要参数。为了清晰地描述城市道路隧道入口的交通流特性,采集了广州市内的官洲隧道和CBD隧道入口不同车道、不同时段的车头时距数据。通过数据分析发现车头时距的随机过程具有偏离负指数分布的非泊松特性,提出了一种适用于描述车头时距分布的特殊形式的幂律分布,并通过理论推导建立了幂律分布函数。利用极大似然法和遗传算法优化对幂律分布进行了参数估计,并通过卡方检验对各组实测数据进行了拟合优度检验。结果表明,实测的车头时距分布曲线呈现先递增后递减的性质,实测的车头时距数据均不服从负指数分布,具
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