交通流理论，交通流理论中常用的离散型分布有哪些

交通流理论中常用的离散性分布有哪些

1. 泊松分布

泊松分布常用于描述在一定时间间隔内或一定长度路段上某事件发生的次数。其基本公式为P(k) = (λt)^k * e^(-λt) / k!，其中λ表示事件平均发生率，t表示时间间隔，k表示事件发生的次数。泊松分布在交通流理论中常用于预测交通事故发生的次数。

2. 二项分布

二项分布适用于车辆比较拥挤、自由行驶机会不多的车流情况。其基本公式为P(k) = C(n, k) * p^k * (1-p)^(n-k)，其中n表示试验次数，k表示成功的次数，p表示每次试验成功的概率。二项分布可用于描述车流中不同车辆类型的比例。

3. 负二项分布

负二项分布是描述试验进行到第k次时第一次成功所需的试验次数的分布。其基本公式为P(k) = C(k-1, r-1) * p^r * (1-p)^(k-r)，其中r表示成功的次数，p表示成功的概率，k表示试验进行到第几次时第一次成功。负二项分布可以用于分析车流中连续等待红灯的车辆数。