State-of-the-art of vehicular traffic flow modelling


Headway distribution models


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Bog'liq
hoogendoorn2001
00000, НОВЫЙ ПРОЕКТ(Нодир), login parol New, 01, Biologiya, 10 tarix, dinnuraxavfsizmarshrutlashmasalalari (2) (2), kerakli, Shodiyev Akmal O‘ktamjon o‘g‘li MM-66i, Islomov Bobur Zarifjon o‘g‘li, nutq taqvim reja, NUTQ DASTUR
4.1
Headway distribution models
features of the original CA model.
CA models aim to combine advantages of complex
A time headway is dened by the di
Verence in passage
microsimulation
models,
while
remaining
compu-
times of two successive vehicles. In general, it is assumed
tationally e
Ycient. However, the car-following rules of
that these time headways are identically distributed inde-
both the space-oriented and time-oriented CA models
pendent random variates. Headway distribution models
lack intuitive appeal and their exact mechanisms are not
are mesoscopic in the sense that they describe the distri-
easily interpretable from the driving task perspective.
bution of the headways of the individual vehicles, while
Moreover, they are too crude to describe and study
neither explicitly considering nor tracing each vehicle
microscopic details of tra
Yc ow (e.g. overtaking and
separately.
merging) su
Yciently accurately from a single driver’s
Examples
of
headway
distribution
models
are
perspective.
Buckley’s semi-Poisson model [52] and the generalized
Verication of CA models on German and American
queuing model [ 53]. Mixed headway distribution models
motorways and urban tra
Yc networks (cf. references
distinguish between leading and following vehicles: time
14], [ 50] and [15]) shows fairly realistic results on
headways of leading drivers and following drivers are
a macroscopic scale, especially in the case of urban
taken from di
Verent probability distributions.
networks in terms of reproduction of empirical speed–
Headway distribution models have been criticized for
density curves.
neglecting the role of tra
Yc dynamics. Moreover, these
models assume that all vehicles are essentially the same;

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