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为解决目前可变车道多为手动定时控制、感应控制而引起的可变车道利用率不高以及控制精度不高的问题,首先对影响可变车道属性的因素进行分析,然后以实时的交通流量数据为基础,提出了一种基于动态交通流量的可变车道自适应控制方法,实时地改变可变车道的属性,充分利用可变车道,提高信号交叉口的通行能力。PARAMICS仿真结果表明,该方法能够提高可变车道的利用率,减小信号交叉口的交通延误。

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python-algoritmo-genetico 用Python编写的遗传算法实现。 旨在查找智能交通信号灯的最佳时间，并最大化通过随机和不平衡交通流的两条街道的交通流。 可以找到此工作的完整论文： :

Matlab

说明： 使用三种图卷积做一个简单的交通流量预测模型。 我所用的环境： PyTorch=1.4.0 torchvision=0.5.0 cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6.3 若哪里不足请指出来，共同学习。

小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测

【预测模型】基于小波神经网络的短时交通流量预测matlab源码.md

交通流量预测项目 model 模型包 目前主要的用于执行预测的模型都存储在此仓库中，主要包含一下的类型 SVR及GA_SVR LSSVR及GA_LSSVR KNN_GA_LSSVM BP及BP_GA plot 绘图包 目前主要用于指定需要绘制的对象图表，以及对于数据图表的布局指定。 Line 线型图 Wireframe 线框图 data 数据包 目前主要用于指定数据处理的pipe流程，用于实现对于数据流程的预处理，以及输出等。 lib 基础库 构建程序所需的基础构件，包含但不限于程序元类包、程序类的基础原型、部分算法原型。 tasks 库 支撑了基础库中的任务执行流程，主要用于执行任务 列出可执行任务 python -m tasks list 执行任务操作 python -m tasks start ... 绘制图表 绘制流量预测