三、线性跟驰模型的稳定性 非自由行驶的车队，在受到刺激后会向后传递运动状态。但当刺激很小时，这种传递很快就会消失；当刺激很大时，这种传递会有扩大化的趋势，甚至会造成追尾，以至打破了车辆的正常运行。只有当刺激是某一数值时，这种状态变化才能稳定地传递下去。 定义：C=λT，称为反映车头间距变化的特征参数。（认为车头间距的变化与反应时间和反应强度大小有关） 研究表明，当C=1/2时，车头间距是摆动的，但其变化也是衰减的，车队是稳定的。当C>1/2时，车头间距是摆动的，而且向后的传递是增大变动幅度的，最终将导致发生追尾事故。因此，C=1/2是车队稳定与不稳定的判断界限。

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交通流预测是智能交通系统至关重要的一部分，应用于交通流预测的方法非常多，由于实际路况的复杂性和单个.方法的局限性，现有方法的精确度亟待提高。为解决这一问题，采用数据融合的方法，对传感器采集的原始数据做数据预.处理，利用小波分析去除信号多余的噪声，然后利用AＲIMA 模型和灰色模型分别对同一交通流序列进行建模，得出两者.各自的预测结果后，找出最佳权值对两种模型的结果进行加权，得到数据融合后的预测结果。仿真结果表明，该组合模型.改善了单个预测方法的短处，使得预测精度有所提高。

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改进的时间反馈信息对双路径系统交通流作用规律 ，丁中俊，余少龙，本文研究了一个双路径模型，并提出了一种改进的行驶时间反馈策略。在新的时间信息反馈策略中，提供给驾驶员的信息是分段道路行驶

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四、爱尔朗分布 基本公式： 式中：l是分布参数（正整数）。 其概率密度函数为：P(t)=λe-λt· ，l=1、2、3 … 爱尔朗概率密度分布曲线（λ为固定值时）