Материал: 825

Рис. 5 дополняем расчетным распределением интервалов. Дан-

ные берем из столбца файла, который обозначен символом t1п, и

С

крайнего (справа) столбца со значениями вероятностей p.

Для используемого примера имеем: tср = 24,9; µ = 1,126; λ = 145;

S = 0,0096. Экспер

ментальное распределение соответствует расчет-

ному (см. р с. 5), что подтверждается небольшим значением среднего

примыкающеймаг страли.

квадрат чного отклонения S.

Расчет слияния потоков

б

Целью расчета установление наибольшей интенсивности транс-

портного потока, который может влиться в обследованный поток с

Для расчета

спользуем среднюю зависимость пространствен-

ных нтервалов lп, м от скорости [2], приведенную на рис. 6.

А

Значение скорости потока V принимаем ориентировочно (по со-

гласованию с преподавателем). По скорости V находим средний ин-

тервал lп, вычисляем соответствующий ему временной интервал t, и

по значениям накопленной вероятности s находим число вливающих-

ся в поток автомобилей.

Д

И

Измерение и расчет параметров транспортных потоков:

методические указания к лабораторным работам

__________________________________________________________________________________

Используем рассчитанные значения накопленной вероятности s,

выведенные в конце файла rezpu.dat. Строим график функции s(V),

показанный на рис. 7. Дополнительно составляем табл. 4 со значе-

ниями интервалов t и вероятностями s.

вероятность

1,2

1,0

0,8

0,6

С0,4

Накопленная

0,2

0,0

10,0

18,0

26,0

34,0

42,0

50,0

и

Интервал времени, с

Рис. 7. Распределение накопленной вероятности интервалов

б

Таблица 4

t

Распределение накопленной вероятности интервалов

12,5

13,1

13,8

14,7

15,6

16,6

17,8

19,2

20,8

s

0,0001

0,0004

0,0016

0,0048

0,0131

0,0321

0,0704

0,1388

0,2451

t

22,7

24,9

А

62,3

83,1

27,7

31,2

35,6

41,5

49,8

s

0,3881

0,5528

0,7130

0,8426

0,9283

0,9737

0,9925

0,9984

0,9997

Для

используемого

примера

принята

скорость

потока

V = 70 км/ч. По графику (рис. 6) найден интервал lп = 90 м. Вычислен

временной интервал t = 3,6

Д

lп / V

= 3,6 90 / 70 = 4,6 с.

Получаем: для выбранного примера с большой вероятностью

между любой парой автомобилей дополнительно может вместиться

еще один автомобиль.

И

Пример выводов по работе

ются.

С

Порядок выполнения лабораторной работы

Выполнен е лабораторной работы и оформление отчета произ-

вод тся в следующем порядке:

лицу

1.

Изуч те оп санные выше основные положения.

2.

Обра отайте сводку на людений.

3.

Заполн те та

с результатами обработки сводки наблю-

обработки

ден й (табл. 3).

4.

Постройте график экспериментального распределения интер-

валов (р с. 5).

5.

Зап ш те результаты

сводки в файл isx.dat.

6.

Выполн те расчет параметров распределения по программе

obpua.exe.

А

7.

Дополните график экспериментального распределения рас-

четным распределением.

8.

Рассчитайте слияние потоков.

9.

Д

Напишите выводы по работе.

лительном классе.

С

Для выполнен я ла ораторной работы используются результаты

й нтервалов в частично связанном или связанном транс-

портном потоке, полученные по лабораторной работе № 3.

Основные положения

измерен

Закон Пирсона типа III

Длябописания частично связанных и связанных потоков приме-

няют закон распределения Пирсона III типа. По закону Пирсона веро-

ятность p появления интервалов t, c между автомобилями описывает-

ся формулой [1]:

p(t) = ak e–a t tk–1 / Г(k),

А

где k, a – коэффициенты функции; Г(k) – гамма функция. Дисперсия σ

и средний интервал tср

выражаются через коэффициенты функции p(t)

формулами: t = k / a,

Д2

σ = k / a . Значение гамма функции является в

мальное значен е принимают равным наибольшему интервалу ti и ок-

ругляют в большую сторону до целого числа.

отрезки

Разб ен е д апазона на отрезки.

СПервый участок диапазона (примерно 1/2 часть максимального

значен я д апазона) раз ивают на небольшие отрезки (1 … 3 с), а

второй участок – на

в 2 раза больше (3 … 6 с). Начало и конец

б

отрезков указывают в стол це 2 табл. 5, средние значения отрезков tсj

– в стол це 3, дл ны отрезков – в столбце 4.

В качестве пр мера в та л. 5 приведены данные, полученные на

четырех полосной магистрали пр. Мира г. Омска.

А

Таблица 5

Пример обработки сводки наблюдений

j

tНj … tКj

tcj

∆tj

Aj

aj

pj

1

2

3

4

5

6

7

1

0

… 1

0,5

1

1

0,01

0,010

И

2

1

… 2

1,5

1

15

0,15

0,150

3

2

… 4

3

2

36

0,36

0,180

4

4

… 6

5

2

22

0,22

0,110

5

6

… 8

7

2

16

0,16

0,080

6

8 … 10

9

2

4

0,04

0,020

7

10

… 15

12,5

5

3

0,03

0,006

8

15

… 20

17,5

5

3

0,03

0,006

Сумма

100

1