模拟个体粒度长程高速交通流随机振荡的量子谐振子的方法技术

本发明专利技术公开一种模拟个体粒度长程高速交通流随机振荡的量子谐振子的方法，首先，用量子叠加态描述车辆速度和位置，构建量子谐振子能量本征方程以表征车辆的运动过程；其次，基于能量本征方程构造n阶厄米多项式，构建多驾驶策略混叠模式下的长程交通流随振荡模拟的量子谐振子模型，并优化求解模型；最后，构建概率与交通流量间的映射机制，实现交通流量拟合。本发明专利技术从不确定性视角进行交通流整体建模的思路有效综合了统计物理和动力方程建模的优势，具有模型简单、参数意义明确、易求解计算等优点，对于中间个体存在多种策略和状态且难以观测的交通流建模具有借鉴意义。

【技术实现步骤摘要】
模拟个体粒度长程高速交通流随机振荡的量子谐振子的方法
本专利技术属于城市规划、交通地理领域，具体涉及一种模拟个体粒度长程高速交通流随机振荡的量子谐振子的方法。
技术介绍
长程高速交通流具有持续时间长、速度快且不均匀、交通密度高以及个体之间相互作用复杂等特点。在长程高速交通流中，不同个体可选择诸如匀速驾驶、跟驰驾驶或以超车为主的异常驾驶策略。不同驾驶策略的混叠使长程高速交通流呈现出不同结构的振荡特征。随着长程高速交通流观测数据的精细化程度逐步提高至个体粒度，自组织、混沌、渗流、相干等复杂相互作用过程开始涌现，使得长程高速交通流表现出强复杂性和不确定性。同时，长程交通流中的随机振荡会导致通行能力下降。对长程高速交通流随机振荡的准确建模已成为交通管理、预测和调控的重要前提。驾驶员驾驶策略动态调整是长程高速交通流产生随机振荡的重要来源。宏观统计模型和智能学习类模型从确定性视角出发，将交通流看作一个整体或将参与交通流的车辆抽象为均质单元，通常难以描述由于驾驶策略变动所导致的交通流随机振荡。微观模拟模型将交通流中的个体车辆看作单个个体，通过个体间相本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种模拟个体粒度长程高速交通流随机振荡的量子谐振子的方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)用量子叠加态描述车辆速度和位置，构建量子谐振子能量本征方程以表征车辆的运动过程；/n(2)基于能量本征方程构造n阶厄米多项式，构建多驾驶策略混叠模式下的长程交通流随振荡模拟的量子谐振子模型，并优化求解模型；/n(3)构建概率与交通流量间的映射机制，实现交通流量拟合。/n

【技术特征摘要】
1.一种模拟个体粒度长程高速交通流随机振荡的量子谐振子的方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)用量子叠加态描述车辆速度和位置，构建量子谐振子能量本征方程以表征车辆的运动过程；
(2)基于能量本征方程构造n阶厄米多项式，构建多驾驶策略混叠模式下的长程交通流随振荡模拟的量子谐振子模型，并优化求解模型；
(3)构建概率与交通流量间的映射机制，实现交通流量拟合。


2.根据权利要求1所述的模拟个体粒度长程高速交通流随机振荡的量子谐振子发的方法，其特征在于，所述步骤(1)实现过程如下：
车辆均以速度v匀速行驶，任意车辆k在t时刻的理想位置为Skt，导致车辆实际速度大于或小于理想速度v，记为|↑>和|↓>，进一步导致车辆实际位置超前或滞后于理想位置Skt，记为|→>和|←>，用叠加态的形式表达车辆的速度和位置，即在时刻t，车辆的速度可表征为叠加态Vt＝at|↑>+bt|↓>i，位置可表征为叠加态St＝ct|→>+dt|←>i；其中，i是虚数单位，at和bt分别表示加速和减速的概率幅，ct和dt分别表示车辆位置超前和滞后于理想位置的概率幅，且|at|2+|bt|2＝|ct|2+|dt|2＝1；车辆的运动过程描述为一个量子谐振子，其能量本征方程为：



其中，i是虚数单位；A是描述个体能级分布的常量；ψ(x)是波函数，表征个体出现在特定位置的概率幅；H＝f(Vt)+g(St)是系统的Hamiltonian量，是系统动力学演化的核心特征；f(Vt)，g(St)分别为谐振子的动能和势能。


3.根据权利要求1所述的模拟个体粒度长程高速交通流随机振荡的量子谐振子发的方法，其特征在于，所述步骤(2)实现过程如下：
在...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡旭，俞肇元，杨晨，闫振军，潘炳煌，
申请(专利权)人：南京师范大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32