微观仿真软件VISSIM操作及应用微观仿真的基本原理2.交通流微观仿真系统的功能要求能够建立和处理不同形式的路网，清晰地表现路网的几何形状，包括交通设施，如信号灯，车辆检测器等；能够产生进入路网的不同种类的车辆以及车长、初速度等，获得交通流的各种统计数据；能够处理车辆在路网上的运行情况，准确地反映出车辆间的相互作用，如跟驰、车道变换时的相互作用，以及驾驶员的行为；能够处理网络内部对车流产生影响的发生点和吸纳点能够跟踪路网内行驶的任何一辆车，真实地模拟交通控制策略（定周期、自适应、匝道控制等）；能够提供与外部应用程序交互的接口；能够模拟动态车辆诱导，再现被诱导车辆和交通中心的信息交换；能够应用于一般的路网，包括城市道路和城市间的高速公路；能够仿真路网交通流的状况，如交通需求的变化等；能够模拟公共交通；提供结果分析的工具和图形化的交互界面。3.仿真模型微观交通仿真模型基本上由两大部分组成：一部分是路网几何形状的精确描述，包括信号灯、检测器、可变信息标示等交通设施。另一部分是每辆车动态交通行为的精确模拟，这种模拟要考虑驾驶员的行为并根据车型加以区分。微观交通仿真模型的基本构成车辆行驶行为模型交通控制状态模型交通管理状态模型道路几何状态模型车辆行驶行为模型通过对车辆在各种约束条件下行驶行为的描述来反映路网的交通状态，是模型体系的核心。后三者侧重于对各类方案的描述，并确定车辆行驶行为模型的约束条件。车辆的生成与到达车辆的到达在某种程度上具有随机性，统计规律可用车头时距的分布来描述当描述有充分超车机会的单列车流和密度不大的多列车流的车头时距分布时，常选用负指数分布P（ht>t）=exp（-Qt/3600）描述不能超车的单列车流的车头时距分布和车流量低的车流的车头时距分布时，常选用移位的负指数分布P（h>t）=exp[-λ(t-τ)]t≥τ随机产生车辆与司机:爱尔朗分布当阶数k=1时，爱尔朗分布便化为指数分布，可看成是完全随机的；当k增大时，爱尔朗分布的图形逐渐变成对称的；当k≥30时，爱尔朗分布近似于正态分布；当k→∞时，爱尔朗分布化为确定型分布车辆状态的确定确定车辆的状态应根据该车辆上一时刻的位置、所在路口引道的位置及引道的具体类型（主路或支路）和具体车道，判断该车道左右相邻车道上同时行驶车辆的类型、位置和本车道前、后行驶车辆的类型、位置。若该车位置是在交叉口前，则应判断该车转向及所在引道路权，以及与该引道冲突车流的具体位置，并根据车辆应采取的加速度、速度计算出下一时刻的位置。车辆的自由行驶当车辆的运动不受前面运动车辆的影响时，称该车作自由行驶。一般取车头时距为8秒。车辆的跟驰行驶跟驰特性：制约性、延迟性和传递性。这些特点决定了交通信息沿车队向后传递不是平滑连续的，而是象脉冲一样间断连续的。跟驰模型是交通系统仿真中最重要的动态模型，主要用来描述交通行为即人—车单元行为。一般分为：车辆跟驰模型分为线性跟驰模型、非线性跟驰模型具体有：刺激—反应模型、安全距离模型、生理—心理模型、行为阈值模型以及近年来涌现出来的模糊推理模型和元胞自动机模型车辆的超车在双向双车道公路上，当车辆处于跟驰状态，并且当前车车速低于后车的期望车速时，车辆试图超车以改变其行驶状态。判断超车条件：（1）是否需要超车？（2）是否有可能进入对向车道？当前车速度小于40km/h，前、后车之间的速度差大于5km/h时，驾驶员就会考虑超车；当前车速度大于40km/h，前、后车之间的速度差大于15km/h时，驾驶员才考虑超车。与对向来车之间的最小距离车道变换车道变换模型描述的内容为车辆车道变换行为的整个过程，包括车辆车道变换意图的产生、车道变换的可行性分析以及车道变换行为的实施。可能原因：强制性车道变换行为和任意性车道变换行为。强制性车道变换是指车辆为了完成其正常行驶目的而采取的车道变换行为。可能的情形有：正前方出现停车车辆；车辆必须在前方交叉口左转；车辆已接近当前车道的尾端而须变换车道；公交车在接近前方停靠站时从内侧车道转至外侧的专用公交停靠车道等。实现车道变换的关键是车辆必须在前方某一关键点之前完成车道变换行为。也就是说，车辆必须在距前方关键点的某个临界距离之内产生相应的变换车道意图。强制性车道变换其临界距离可用下述模型表示：式中，Di为第i种需要变换车道情形相应的临界距离；Di0为第i种需要变换车道情形相应的一常数值；i为一正态分布随机变量。任意性车道变换任意性车道变换是指车辆在遇到前方速度较慢的车辆时为了追求更快的车速、更自由的驾驶空间而发生车道变换行为。其与强制性车道变换的区别在于，即使车辆不变换车道也能在原车道上完成其行驶任务，因此变换车