Nuostolių, patiriamų dėl neigiamo transporto poveikio urbanistinėse ...

F(t 1 ,t 2 ,...t n ; k 1 ,k 2 ...k n ) = P{x(t 1 ) = k 1 ,x(t 2 ) = k 2 ,…,x(t n ) = k n }; (2.23)
t 1 < t 2 0. (2.25)
aproksimacija:
Kai variacijos koeficientas yra didesnis už vienetą, naudojama hiper eksponentinio dėsnio
f(θ) = 2(φ^2)λP[0;2φλθ]+2((1 – φ)^2)λP[0; 2(1 – φ)λθ]. (2.26)
Modeliui tikrinti pasirinkta Kauno miesto Karaliaus Mindaugo pr. ir Birštono g.
sankryža. Duomenys apie analizuotą srautą pateikti 2.1 priede (sankryžos schema ir eismo juostų
žymėjimas toks, kaip 2.16 pav.). Norint sudaryti imitacinį modelį, patikrintas važiuojančių
transporto priemonių srauto skirstinys. Santykinių transporto priemonių atvykimo ir išvykimo
dažnių histogramos su reikšmingumo lygmeniu 0, 05 pateiktos 2.7 pav.
Tarus, kad eismo srautas pasiskirstęs pagal Puasono skirstinį, hipotezė patikrinta Pirsono
kriterijumi 2 . Puasono skirstinio matematinė išraiška pirmai juostai gauta tokia:
i 4.066667t
(4.066667t)
e
Pi
( t)
.
i!
Tikrinamos hipotezės patvirtinimas:
2
X 0.95
( 8) 7.182639 15.50731 X .
Patikrinus visas eismo juostas, gauta išvada, kad mikroskopinis eismo srautas aprašomas
Puasono skirstiniu.
Gautas rezultatas leidžia modeliuoti sankryžas bei pėsčiųjų perėjas taikant Markovo masinio
aptarnavimo sistemų teoriją.
2
0.95
37