为了更准确地描述交通流，考虑驾驶员反应延迟时间和前车信息的非均衡使用，建立一种多预期延迟跟驰模型。线性稳定性分析表明，驾驶员反应延迟时间的增加会降低交通流的稳定性，多个前车信息的使用可以提高交通流的稳定性。数值仿真的结果表明，减少司机的反映延迟时间和适当地增加前车信息都能提高交通流的稳定性。为尽可能少地引入输入变量，不均衡地利用前车的车间距和速度差信息是必要的；理论和数值模拟的结果均表明驾驶员反应延迟在交通拥堵的形成过程中起着重要作用。

建立了一种基于神经网络的交通流量动态预测模型，分别采用BP神经网络和径向基网络(RBF)建立了预测模型，给出了数据预处理方法和预测模型评价指标．仿真结果表明该交通流量预测方法的有效性，结果分析得出径向基网络能够更加快速有效的进行城市交通流预测。

基于无穷小分析的思想，建立了速度与流量关系的基本模型。 由于放置一定数量的自动驾驶汽车会影响混合交通流的平均速度，因此我们选择自动驾驶汽车的比例作为变量，用k表示。 基于最小二乘法，我们发现k的两个临界值分别为38.63％和68.26％。 当k <38> 68.26％时，它们对道路的通行能力有显着改善。

【数学建模】基于元胞自动机的四车道交通流.zip

针对目前城市交通仿真体系不足的问题，为保证车辆能够在交叉口处顺畅的通过，减少车辆碰撞事件及其他安全问题的发生，提出一种对多路口交通控制仿真系统的研究方案；该方案基于VISSIM软件的模拟交通流技术来分析交通流的控制系统，实现对连续几个交叉路口交通控制系统的仿真。实验结果表明：能有效地提高仿真参数的准确性，减少试验仿真的出错率，使不同情况下交通灯的控制效果得到了良好的改善。

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【预测模型】 BP神经网络短时交通流预测【含Matlab源码 687期】.zip

该数据集包括2017年和2018年期间从科隆周围德国高速公路的无人机视频记录中提取的11万辆车辆的后处理轨迹，包括汽车和卡车（见图5）。 在六个不同地点，记录了60次，平均长度为17分钟（共16.5小时），覆盖了约420米长的路段。

建立了端到端深度网络模型M-B-LSTM，以解决了深度网络学习和预测流量随机性和分布不平衡过程中的不确定性和过拟合问题。

MOBIL换道模型的核心思想是，车辆换道后能够取得更大的加速度（换道动机）并且能够安全完成换道（换道条件），本资源中，应用IDM跟驰模型结合MOBIL换道模型，设计计算机数值仿真实验。模拟一条带有汇入匝道的单向双车道高速公路，路段长度为10km，汇入匝道位于7.5km处，匝道加速段长度300m。在仿真过程中，主线上游驶入流率恒定为1000veh/h/lane，匝道汇入流率恒定为500veh/h/lane，匝道强制换道采用一辆虚拟车停在匝道加速段尽头的方式来触发。 最终三条车道的车辆位置信息分别用text1.xlsx、text2.xlsx、text3.xlsx存储，text4.xlsx用于记录换道位置。