75 МАЗ; 2 ЗИЛ; 3 ГАЗ. Анализ статистических данных показал, что эмпирическое распределение (рис.2.15) скорости свободного движения автомобилей не может быть описано любым из простых аналитических распределений с одним или двумя параметрами (нормальное, логарифмически-нормальное, гаммараспределение и т.п.). Выбор для всего потока аппроксимирующего распределения с тремя или более параметрами не эффективен, т.к. такие параметры как коэффициенты асимметрии и эксцесса не обнаруживают устойчивой корреляции с дорожными параметрами (продольный уклон, ширина проезжей части и т.п.). В то же время распределения скорости свободного движения отдельных автомобилей удовлетворительно описываются достаточно простыми и хорошо известными распределениями: нормальным (2.86) и гаммараспределением (кривая Пирсона) (2.86). Их плотность вероятностей имеет вид ( у -л% )2 / 0 0 = — т г = е ^ > <2-85> Я\, ^ 2я/ 0 0 = * “ " « '* , (2.86) к1 где Шуосреднее значение скорости; |
74 Если р огр существенно отличается от р, то со значением р р огр возвращаются к пункту 1. Таким образом корректируются не только скорость, но и расход топлива, эмиссия токсичных веществ и т.п. 3.5. Плотность распределения скорости свободного движения автомобиля Средняя величина скорости, используемая для решения ряда практических задач, не может дать полного представления о скорости движения отдельных автомобилей и типовых групп потока, что снижает точность технико-экономических расчетов. Исчерпывающая информация о скорости движения не может быть получена при известном законе распределения вероятностей скорости. Наблюдением можно установить: 1. Эмпирический (статистический) закон распределения скорости; 2. Числовые характеристики (среднее значение, дисперсию и т.п.) эмпирического распределения. Анализ статистических данных, выполненный различными авторами, показал, что эмпирическое распределение (рис.3.4) скорости свободного движения автомобилей не может быть описано любым из простых аналитических распределений с одним или двумя параметрами (нормальное, логарифмически-нормальное, гамма-распределение и т.п.). Выбор для всего потока аппроксимирующего распределения с тремя или более параметрами не эффективен, т.к. такие параметры как коэффициенты асимметрии и эксцесса не обнаруживают устойчивой корреляции с дорожными параметрами (продольный уклон, ширина проезжей части и т.п.). В то же время распределения скорости свободного движения отдельных автомобилей удовлетворительно описываются достаточно простыми и хорошо известными распределениями: нормальным (3.41) и гамма-распределением (кривая Пирсона) (3.42). Их плотность вероятностей имеет вид: |