交通流理论是分析研究道路上行人和机动车辆（主要是汽车）在个别或成列行动中的规律，探讨车流流量、流速和密度之间的关系，以求减少交通时间的延误、事故的发生和提高道路交通设施使用效率的理论。始于50年代。是交通工程理论的基础和其新发展的领域之一。

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自己在Matlab里写的 基于元胞自动机原理对单双道交通流进行仿真 自己在Matlab里写的 基于元胞自动机原理对单双道交通流进行仿真

针对现阶段城市道路交通流预测精度不高的局限性，提出了一种基于差分自回归滑动平均( AＲIMA) 和小波神经.网络( WNN) 组合模型的预测方法来进行交通流预测。利用差分自回归滑动平均模型良好的线性拟合能力和小波神经网.络模型强大的非线性关系映射能力，把交通流时间序列的数据结构分解为线性自相关结构和非线性结构两部分。采用差.分自回归滑动平均模型预测交通流序列的线性部分，用小波神经网络模型预测其非线性残差部分，最终合成为整个交通.流序列的预测结果。计算机仿真结果表明: 组合模型的预测精度高于AＲIMA 模型和WNN 模型各自单独使用时的预测精.度，组合模型可以提高交通流预测精度，是交通流预测的有效方法。

详细的叙述了交通流理论的跟驰模型，有论证，有模型行的分析和改进，很实用的哦 跟驰理论——研究在限制超车的单车道上,行驶车队中前 车速度的变化引起的后车反应 研究条件——限制超车、单车道 研究前提—前车行驶状态变化 研究对象——后车的行驶状态 研究目的——单车道交通流特性 跟驰状态的判定 跟驰状态临界值的判定是车辆跟驰研究中的一个关键, 现有的研究中,对跟驰状态的判定存在多种观点 国外的研究中,美国《道路通行能力手册》()规定 当车头时距小于等于时,车辆处于跟驰状态; 在研究货车对通行能力的影响时,采用了作为判 定车辆跟驰状态的标准 》认为跟驰行为发生在两车车头间距 为 或 的范围内; 的研究则认为车头间距小于等于时,车辆 处于跟驰状态。 在跟驰理论中,目前常用的判定跟驰状态的方法有两种。 种是基于期望速度的判定方法,它是通过判断前车速度 是否小于后随车的期望车速来判定车辆是否处于跟驰状态; 另一种是基于相对速度绝对值的判定方法,它是利用前后 车速度差的绝对值随车头时距变化规律定量地判定车辆行驶 的状态 这两种方法都存在一定的缺陷。因此,又有学者提出利用 前后车速度的相关系数随车头时距变化的规律来确定车辆跟 驰状态临界值。这一方法考虑的信息更为全面,与现实结合 更为紧密,能有效解决现有方法的不足。 单车道车辆跟驰理论认为,车头问距在100~125m以内时车 辆间存在相互影响。 车辆跟驰特性 跟驰状态下车辆的行驶具有以下特性: 制约性 延迟性 传递性 制约性、延迟性及传递性构成了车辆跟驰行驶的基本特 征,同时也是车辆跟驰模型建立的理论基础。 制约性 紧随要求:在后车跟随前车运行的车队中,出于对旅行 时间的考虑,后车驾驶员总不愿意落后很多,而是紧随前车 前进。 车速条件:后车的车速不能长时间大于前车的车速,而 只有在前车速度附近摆动,否则会发生追尾碰撞。 间距条件:车与车之间必须保持一个安全距离,即前车 制动时,两车之间有足够的距离,从而有足够的时间供后车 驾驶员做出反应,采取制动措施。 紧随要求、车速条件和间距条件构成了一对汽车跟驰行 驶的制约性,即前车的车速制约着后车的车速和车头间距。 延迟性 从跟驰车队的制约性可知,前车改变运行状态后,后车也 要改变。但前后车辆运行状态的改变不是同步,而是后车运 行状态滞后于前车。 驾驶员对于前车运行状态的改变要有一个反应的过程,这 个过程包括4个阶段,即: 〉感觉阶段:前车运行状态的改变被察觉; 认识阶段:对这一变化加以认识; 判断阶段:对本车将要采取的措施做出判断; 执行阶段:由大脑到手脚的操作动作。 这4个阶段所需要的时间称为反应时间。假设反应时间为 T,前车在t时刻的动作,后车要经过(tT)时刻才能做出相 应的动作,这就是延迟性。 传递性 〉由制约性可知,第一辆车的运行状态制约着第二辆车的运 行状态,第二辆车又制约着第三辆车,…,第η辆车制约 着第n+1辆。一旦第一辆车改变运行状态,它的效应将会 一辆接一辆的向后传递,直至车队的最后一辆,这就是传 递性。 这种运行状态改变的传递又具有延迟性。这种具有延迟性 的向后传递的信息不实平滑连续的,而是像脉冲一样间断 连续的。 三、线性跟驰模型 1、线性跟驰模型的建立 跟驰模型实际上是关于反应一刺激的关系式,方程为: 反应=灵敏度×刺激 冫驾驶员接受的刺激是指其前面引导车的加速或减速行为以 及随之产生的两车之间的速度差或车间距离的变化; 驾驶员对刺激的反应是指根据前车所做的加速或减速运动 而对后车进行的相应操纵及其效果。

给定OD对和交通路网的交通流分配算法，包括3种算法：全由全无分配、增量分配以及连续平均分配。

针对船舶交通流预测中存在复杂性、非线性、受限因素多等特点，运用果蝇优化算法，建立了优化的广义回归神经网络船舶交通流预测模型。通过利用果蝇优化算法的全局寻优特性对广义回归神经网络进行参数优化，从而实现对船舶交通流的预测。以东海大桥的船舶流量观测数据为实例对象进行分析，通过MATLAB进行仿真预测，实验结果表明：FOAGRNN模型相比于传统的GRNN模型和BPNN模型具有更高的预测精度和泛化能力，有效地解决了预测过程中数据样本少、非线性拟合能力差等问题，对水路的规划、通航管理等方面具有一定的应用价值。

使用多层神经网络对芬兰交通流进行预测。程序包括数据清洗、pandas数据可视化、keras建模、预测结果可视化。数据格式为：点ID，年，天数，小时，分钟，秒，百分之一秒，长度（m），车道，方向，车辆类别，速度(km/h)，有缺陷的（0-错误观察，1=错误观察），总时间（技术），间隔（技术），排队（技术）。共16列数据