Макроскопічні моделі трафіку аналізують потік руху, лікуючими транспортними засобами як безперервна рідина. Ці моделі допомагають прогнозувати схеми застою на шосе і допомагають в стратегіях управління трафіком.

Основи макроскопічних моделей трафіку

Ці моделі використовують змінні, такі як щільність трафіку, швидкість потоку та середня швидкість опису поведінки трафіку на великих ділянках. Вони спрощують складні взаємодії транспортних засобів в керовані рівняння, що полегшує аналіз та прогнозування умов руху.

Загальні типи моделей

Двох широко використовуються макроскопічні моделі Lighthill-Whitham-Richards (LWR) і моделі Payne-Whitham. Модель LWR зосереджена на збереженні транспортних засобів, тоді як модель Payne-Whitham додає рівняння імпульсу до облікового запису для поведінки водія і прискорення.

Додатки в Прогнозування трафіку

За допомогою внесення даних поточного трафіку в ці моделі транспортні органи можуть прогнозувати рівні застою і визначити потенційні пляшки. Це дозволяє проактивні заходи, такі як регулювання сигналів руху або надання інформації про в реальному часі.

Переваги та обмеження

Макроскопічні моделі є обчислювально ефективним і придатним для масштабного аналізу. Однак вони можуть не мати точності при захопленні індивідуальних водних поведінок і локалізованих явищ руху, які можуть вплинути на точність прогнозування в складних сценаріях.