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摘要
为分析交通流异质性对车辆跟驰行为的影响，基于随机参数线性回归方法改进优化速度函数．根据分位数回归对交通流速度-密度数据进行分类，对每个类别数据进行随机参数线性回归，并得到不同类别的改进优化速度函数与假设检验结果，结合改进的优化速度函数和全速度差跟驰模型建立随机优化速度跟驰模型，利用傅里叶变化理论对跟驰模型进行稳定性分析，并搭建环形车道仿真平台对跟驰模型进行数值实验．结果表明，分类处理后的随机参数模型误差较未分类降低28%；随机参数跟驰车队的速度值随着0.5分位点车辆的增多而增大；随机参数跟驰模型车队较固定参数跟驰模型车队更能反映交通流异质性对车队的影响．建立的模型能够提高仿真维度，真实反映交通流的复杂运行状况．
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