CDM理念对我国空中交通流量管理系统建设的启示

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加州高速路网PeMS交通流量数据集，包含PEMS03、PEMS04、PEMS07和PEMS08的邻接权重和车流量数据。

这是中南大学自动化学院下学期要用到的C++课设，交通流量分析与预测系统。 难度比较大，需要自主学习一定的内容，并且网上还缺少相应的资源。 因为过程太受苦了，现上传我的课设以供学弟学妹们参考，希望大家可以用我的资源学习到新的东西，早日完成课设，早日脱离苦海。 祝学习顺利！学业有成！ NO WARNING(s)!!NO ERROR(s)!! //其中预测系统并不完善，我并不会什么矩阵法或者迭代法，只根据我的理解来写。 //内容仍然有很多并不完善的地方，希望大家不要直接拿去用，而是从中学习到自己需要的东西。

探索空中交通流时间序列的多重分形特征有助于理解时间序列中的自相似性和相关性，从而有助于深入了解空中交通流的演变机理和规则模式，从而有助于发展有效的空中交通流量管理措施。 利用多元分形趋势波动分析方法，我们确定了北京首都国际机场2017年夏季的总量，到达和起飞空中交通流量时间序列在对应分频以下的尺度上具有多重分形性，并且其主要原因是多重分形的特征是大小波动的远距离相关性。 在时间序列的多重分形上进行的比较表明，总的和到达的空中交通流分别具有最强和最弱的多重分形，而离场的空中交通流介于两者之间。 比较结果还表明，总的和到达的空中交通流量对大的波动不敏感，以小波动为主导，而出发的空中交通流量对小波动不敏感，并且以大波动为主导。 此外，对雷暴季节和非雷暴季节的时间序列的多重分形特征的调查表明，雷暴季节对总空中交通流量的影响最大，并且在多重分形性方面存在显着的本质差异。雷暴季节前后的总空中交通流量。 对于到达的空中交通流量，极端波动率仅存在差异，而对于出发的空中交通流量，除了数量上的一些差异外，本质上没有差异。

本工作考虑将多技巧与高速公路网络相结合，实现交通流预测的准确性。 需要注意的是，需要根据requirements.txt文件中指示的包进行安装，才能正常的运行程序!!! 首先，使用conda创建一个虚拟环境，如'conda create traffic_flow'; 激活环境，conda activate traffic_flow; 安装环境，需要安装的环境已经添加在requirements.txt中，可以用conda安装，也可以使用pip安装，如：conda install tensorflow==1.12.0; 如果安装的是最新的tensorflow环境，也没问题，tensorflow的包按照以下方式进行导入即可：import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior（）; 点击 run_train.py文件即可运行代码。 需要注意的是，我们在tensorflow的1.12和1.14版本环境中都可以运行

为了将交通出行需求对路网交通流量的影响进行动态的量化分析，提出了一个基于O-D矩阵估计的路网交通流量仿真模型。利用O-D矩阵估计的重力模型计算方法、复杂网络理论和路段阻抗模型，构建了路网模型；在人们出行总是选择路段阻抗最小路径的假定下，设计了出行需求的路网流量映射算法；基于离散事件仿真，在PC系统上实现了路网流量仿真系统。仿真结果表明：该仿真系统可以根据各交通子区域出行需求的变化，精确模拟路网流量和交通状态的动态演进。

GABP预测交通流量，Matlab源代码，内含数据，注释详细，内含gaot遗传算法工具箱。

针对我国空中交通流量管理中出现的大规模航班延误情况,根据多个机场实际起飞和降落容量的约束,建立了一种考虑航班取消的多机场地面等待策略数学模型,并提出求解该模型的有效算法。在所提模型与算法的基础上,选择我国三大机场实际数据进行仿真,对比了取消航班与不取消航班两种情况结果,仿真结果验证了模型与方法的有效性与实用性,给出了最优排序的航班时刻表,从而支持了关键航班的运行,减少了航班总延误。

交通流量预测是智能交通系统中非常重要的研究领域,传统的预测方法在交通流量预测中有着非常广泛的应用。但是,在短时交通流量预测中,由于其影响因素错综复杂,传统的预测方法对于短时交通流量不能很好地进行预测。随着机器学习和数据挖掘各种理论的不断提出及完善,机器学习和数据挖掘与交通流量预测的结合是智能交通系统未来发展的一个重要方向。本文利用SVM(supportvectormachine)构建了短时交通流量预测模型,并利用遗传算法(geneticalgorithm)对SVM的惩罚参数C和核参数。进行优化,同时比较S