利用可激发介质探索德黑兰交通

# 利用可激发介质探索德黑兰交通 ## 1. 街道网络覆盖情况 在特定阶段，街道网络的覆盖情况有一定特点。在某个阶段，街道网络的覆盖值约为 0.65。到了 P3 阶段，介质变得不可激发。在过渡阶段，T1 覆盖下降了三分之一，T2 的覆盖下降最为显著，其覆盖是关于 ϕ 的函数，表达式为 10.689 + (−133.66)·ϕ。 ## 2. 聚类分析 ### 2.1 交通与激发波前传播的关系 为了探究激发波前的传播与交通的关系，我们在 2018 年 5 月 25 日 - 2018 年 6 月 1 日这一周内，对选定区域的实时交通进行了捕捉。通过截取谷歌地图的快照，形成了当天的交通延时图像。我们发现，激发波前的速度与交通传播有直接关系。例如，将周六和周三的交通延时图像与生成的激发波片段（分别为  = 0.02，ϕ = 0.076 和 ϕ = 0.078）进行比较，可以看出最短路径算法并不能提供最优的导航方式。在周三，Hemmat 高速公路全天都处于严重拥堵状态，谷歌地图显示为深红色，并且如相关图所示，该高速公路上没有激发波前传播。同时，对比全覆盖情况和德黑兰的交通流量，德黑兰交通网络在工作日下午 5:30 - 6:30 几乎都处于交通僵局状态。 ### 2.2 空间覆盖和叠加的聚类分析 我们对空间覆盖和叠加进行了聚类分析。之前的研究表明，最高的覆盖速率可能揭示雷诺数的增加会导致街道修剪效应，并且激发波对街道的覆盖与流体流动的覆盖有很大不同。在本研究中，我们试图找出哪个 ϕ 值更符合德黑兰交通流的混沌特性。 - **Q - Q 图分析**：我们计算了空间覆盖的累积概率分布函数及其相关的分位数函数，并通过绘制它们的分位数相互对比，与正态概率分布进行比较（Q - Q 图）。如果样本数据包含 n 个值，该图会使用 n 个分位数，将第 i 个有序统计量与正态分布 X~N(0,1) 的第 (i - 0.5)/n 个分位数进行绘制。从左到右观察，Q - Q 图中的绘制点是非递减的。由于 Q - Q 图的总体趋势比直线 y = x 更平坦，说明正态分布的图比空间覆盖率的分布更分散。覆盖分布的“S”形表明它比正态分布更偏斜。与 ϕ 在 0.065 - 0.077 范围内相关的覆盖值落在直线上，这与我们最近观察到的交通流不遵循标准导航系统中的最短路径算法相匹配。当 ϕ = 0.078 时，它落在 Q - Q 图的尾部，这表明覆盖分布比正态分布具有更重的权重。 - **层次聚类结果**：空间覆盖的层次聚类显示可以得到三个聚类。聚类结果证实了 Q - Q 图的结果，图尾部的点被归为同一聚类。因此，合理地将实验范围分为两个子范围： - R1 = {φ | φ ∈ [0.040, 0