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基于守恒高阶模型和支持向量机的多车道车辆换道模型

张立灿, 郭明旻, 林志阳, 张鹏, 段雅丽

计算物理 2022, 39 (1): 83-95. DOI: 10.19596/j.cnki.1001-246x.8339

摘要（179）

HTML （3）

PDF （4453KB）（646）

针对高速公路车辆换道问题, 提出一个多车道车辆换道模型。利用支持向量机(SVM)在多维特征下二分类问题的优势, 将SVM和Lagrange坐标下的高阶守恒模型(CHO)结合, 通过全离散跟车模型生成原始数据, 采用SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)算法对数据进行预处理, 采用双指标评估度SVM进行训练, 建立多车道车辆换道仿真模型。仿真结果表明: 基于支持向量机和CHO模型的换道模型, 驾驶车能够就当前的驾驶环境, 准确地作出决策, 有效地模拟高速公路上真实的多车道驾驶情况。

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基于守恒高阶模型的动态交通分配建模与仿真

李浩宇, 林志阳, 张鹏, 段雅丽

计算物理 2020, 37 (6): 687-699. DOI: 10.19596/j.cnki.1001-246x.8143

摘要（483）

HTML （1）

PDF （3978KB）（1143）

针对路网中的动态交通分配问题，采用高阶守恒模型（CHO）进行建模与数值研究，并推广高阶守恒模型二进二出路口的Riemann问题；同时将高阶守恒模型与动态网络加载（DNL）模型相结合，通过变分不等式对动态网络加载模型进行分析.数值模拟采用一阶有限体积法求解高阶守恒模型，同时采用梯度下降方法迭代求解动态网络加载模型的变分不等式问题，最终以动态用户最优条件为目标实现分配均衡.数值结果表明CHO模型与DNL模型结合解决动态交通分配问题是可行的，对传统模型的研究有一定的指导意义.

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Burgers-Korteweg-de Vries复合方程的格子Boltzmann方法模拟

段雅丽, 陈先进, 孔令华

计算物理 2015, 32 (6): 639-648.

摘要（482）

PDF （1536KB）（1240）

针对Burgers-Korteweg-de Vries(cBKdV)复合方程提出一种格子Boltzmann模型.通过恰当地处理色散项u_xxx并运用Chapman-Enskog展开从格子Boltzmann方程推导出宏观方程,从而得到联系微观量与宏观量的局部平衡分布函数.对不同微分方程进行数值实验,数值解与解析解非常吻合,相比于其它数值结果,该格子Boltzmann模型的数值结果更精确,说明该数值模型的高效性.

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Klein-Gordon-Schrödinger方程的辛Fourier拟谱格式

王兰, 马院萍, 孔令华, 段雅丽

计算物理 2011, 28 (2): 275-282.

摘要（292）

PDF （293KB）（977）

主要讨论Klein-Gordon-Schrödinger方程的Fourier拟谱辛格式,包括中点公式和Störmer/Verlet格式.首先构造一个哈密尔顿方程,针对此哈密尔顿方程,在空间方向用Fourier拟谱离散得到一个有限维的哈密尔顿系统,对此有限维系统在时间方向用Störmer/Verlet方法离散得到KGS方程的完全显式的辛格式.中点格式虽然是隐式的但效率也很高,且具有质量守恒律.数值实验表明,辛格式能够在长时间内很好地模拟各类孤立波.

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