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。

双车道元胞自动机交通流模型（Matlab完整程序和数据） 双车道元胞自动机交通流模型，具有靠右规则的 双车道元胞自动机交通流模型（Matlab完整程序和数据） 双车道元胞自动机交通流模型（Matlab完整程序和数据） 双车道元胞自动机交通流模型，具有靠右规则的

【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。

准确的交通流量预测是智能交通系统中的关键问题。在分析支持向量机SVM回归估计方法参数性能的基础上，提出了粒子群算法PSO优化参数的PSO-SVM短期交通流预测模型。模型利用支持向量机具有结构风险最小化的特性和粒子群算法快速全局优化特点，实现了数据降维并且保持了交通流序列的特征，因此可以高效地预测交通流量。用G107国道现场采集的数据仿真表明了该模型的有效性，预测平均误差为3.4%。

matlab仿真交通流代码车流量 使用Godunov方案的交通流数值模拟。 最初的状况来自位于隆达（西班牙拉科鲁尼亚）和霍雷奥（西班牙圣地亚哥德Kong波斯特拉）的两条城市隧道中一些交通拥堵的正常现象。 所需的用户数据是车辆密度，允许的最大速度以及交通拥堵的发生。 通过单元数和CFL常数提供数值设置。 下载 要从终端的命令行获取Traffic flow的git版本，请输入： $ git clone git://github.com/maprieto/traffic-flow 安装及使用 该软件不需要任何特定的安装。 由于它基于Jupyter笔记本和/或Matlab脚本， 使用MATLAB ：需要进行Matlab安装（可能具有有限的教育许可证）。 要使用此代码，请在MATLAB命令窗口中键入 traffic_flow.m 使用Jupyter笔记本：Jupyter笔记本服务器的本地主机应正在运行，或者该笔记本可以使用任何基于云的平台 traffic_flow.ipynb