Stabilization and enhancement of traffic flow by the next-nearest-neighbor interaction

干扰 k-最近邻算法 非线性系统 流量(计算机网络) 摄动(天文学) 物理 交通系统 统计物理学 理论(学习稳定性) 流量(数学) 计算机科学 机械 凝聚态物理 工程类 量子力学 人工智能 运输工程 计算机安全 机器学习
作者
Takashi Nagatani
出处
期刊:Physical review 卷期号:60 (6): 6395-6401 被引量:300
标识
DOI:10.1103/physreve.60.6395
摘要

The car-following model of traffic is extended to take into account the car interaction before the next car ahead (the next-nearest-neighbor interaction). The traffic behavior of the extended car-following model is investigated numerically and analytically. It is shown that the next-nearest-neighbor interaction stabilizes the traffic flow. The jamming transition between the freely moving and jammed phases occurs at a higher density than the threshold of the original car-following model. By increasing the maximal velocity, the traffic current is enhanced without jam by the stabilization effect. The jamming transition is analyzed with the use of the linear stability and nonlinear perturbation methods. The traffic jam is described by the kink solution of the modified Korteweg--de Vries equation. The theoretical coexisting curve is in good agreement with the simulation result.
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