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对应的策标志牌略应该是增加放行次数


  交通信号灯的英文高清图一段时间内到达路口排队车数量符合泊松分布,而反过来任何两车到达的时间间隔符合指数分布,标志牌建立各种数学模型不光是为了搞出结果,还要先算出趋势。

  这俩分布间的关系可以用于解释很多东西,交通上来讲,随着流量的增加,泊松系数增加,指数分布的系数也开始变大。

  那个交点密集的区域就是处理瓶颈问题的应该取值的区域,标志牌规律上讲,系数越大,出现短间隔的概率越大,对应的策略应该是增加放行次数,减少红绿等时间间隔,这是规律,下一步才是根据这个规律按照限制条件算极限时间间隔的模型(尽可能短,不是你想象的那么短)。按照这个规律,可以毙掉一半以上的模型。

  说例子吧,孔孟之乡的一个路口,哥天天过,曾经左转和直行同时放行,出了交通事故会导致堵车,但没交通事故时早高峰还可以接受,后来就左转直行分开,交通事故是少了,但神奇的事情也发生了,就是每天要堵十来分钟,后来有一天相关部门将灯时间调长,调灯前一天我就回家就跟媳妇说,这群蠢货,明天会堵成屎,然后开了个建议给相关部门。不知道他们是在做实验还是真的看到了,第二天堵成屎之后第三天左转加直行调低到了120秒,第四天堵车距离明显变短,标志牌今天,就是2016年的4月18日,早晨又堵成屎了,我到了单位后出去数秒,好么,直行加左转160秒,他们就是不信邪,就是要跟规律对着干,谁能管得了,根据目测数秒估计各个因素粗略算了下直行加左转的短可行时间在80秒左右,然后才是根据转弯和直行流量分配这80秒。

  上学时曾拿此规律解释规定比例抽检法随批量增加而导致标准过严的怪象,还可以解释线平衡的逻辑(不知道原因就只能拾人牙慧,不能移植到新场景),总之跟时间和频次有关的瓶颈问题都可以从这俩分布里找规律。
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