针对常用的公路交通流车速流量关系模型不能进行交通流超饱和状态下交通分析的不足，本文首先应用大量的交通观测数据建立了各级公路车速流量关系理论模型，通过对公路高峰小时超饱和状态下交通流消散过程的机理分析，研究了各级公路在不同交通负荷条件下的车速流量关系通用模型的结构，并通过与大量观测数据的拟合，建立了各级公路在任何交通负荷条件下的车速流量关系通用模型的函数表达式，提出了各级公路在不同设计车速下的实用模型参数。该模型成功地解决了高峰小时超饱和状态下的交通流速度预测问题，为公路网络规划类、经济分析类项目的开展提供
2022-05-20 11:32:01
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LCTFP：基于 CNN 和 LSTM 的高速公路交通流量预测模型(python代码)
车站内运行脚本的各个站点的一个半小时内的交通流数据。txt 运行数据_preprocess py。包括读取的所有文件txt。原来的处理数据：数据采集、归一化处理时间、处理顺序。
LCTFP使用模型1D CNN + LSTM的组合结构对暴露短时交通流进行预测。1D CNN使用学习时短交通流的空间特征，LSTM使用学习时交通流的时间特征。脚本cnn_lstm_param.py可进行超参数搜索，运行前需安装hyperas。
2022-05-07 14:03:54
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本数据集适合有意向做交通事故预测的小伙伴使用，里面包含事故等级、天气、驾驶员、路面条件、检测点位置等等几十条信息。最重要的是，还有我在英国地图上根据检测点位置一一对应寻找的交通流数据，绝对良心！
2022-04-15 18:47:28
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