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孙璐;阿马尔·贾法里波尼姆查希;阿兰·科恩豪泽;胡武生

一种新的考虑驾驶员记忆的高阶粘性连续交通流模型。 （英语） Zbl 07530147号

物理A 547，文章ID 123829，16 p.（2020）.
摘要：本文通过考虑驾驶员记忆，提出了一种新的跟车模型，并推导了相应的宏观连续交通流模型，在该模型中不会出现逆行现象。我们发现，考虑以过去交通状况和车头时距表示的驾驶员记忆，会导致宏观交通流方程中的粘性参数。粘度参数与一个唯一的量成正比，它具有两个参数：车辆运动的延迟时间和堵塞密度下的运动波速。采用摄动法进行线性和非线性稳定性分析，以研究交通特性。我们表明，从微观模型导出的宏观模型比直接从Navier-Stokes方程类比得出的宏观模型更真实、更有意义。

引用于4文件

MSC公司：

82至XX 统计力学，物质结构

关键词：

车辆允许模型;驾驶员存储器;粘性连续交通流模型;稳定性分析
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\textit{L.Sun}等人，Physica A 547，文章ID 123829，16 p.（2020；Zbl 07530147）
全文： 内政部

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