针对以元胞自动机模型模拟单车道环岛交通行为推断多车道环岛交通流特性的局限性，通过分析双车道环岛上车辆在自由流下的期望行驶路线、在非自由流下的期望换道临界位置和极限位置，描述双车道环岛上车辆的换道决策，建立双车道环岛的元胞自动机模型。数值模拟分析结果表明：环岛总延误时间与环岛限速、车辆驾驶员熟练程度以及车辆左转概率有关，同时也受环岛周长的影响；在其他因素不变的情况下，若环岛周长越小、车辆限速越大、车辆左转概率越小以及驾驶员熟练程度越高，则环岛总延误时间越小。
2022-03-02 15:12:48
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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： :
2022-01-19 14:43:55
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元胞自动机 NaSch模型及其MATLAB代码 作业要求 根据前面的介绍对NaSch模型编程并进行数值模拟 模型参数取值Lroad=1000p=0.3Vmax=5 边界条件周期性边界 数据统计扔掉前50000个时间步对后50000个时间步进行统计,需给出的结果 基本图流量-密度关系需整个密度范围内的 时空图横坐标为空间纵坐标为时间密度和文献中时空图保持一致, 画500个时间步即可 指出NaSch
2022-01-11 20:18:30
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针对现有预测方法未能充分揭示交通流内部的本质规律，提出了一种基于深度学习的短时交通流预测方法。该方法结合深度信念网路模型（DBN）与支持向量回归分类器（SVR）作为预测模型，利用差分去除交通流数据的趋势向，用深度信念网络模型进行交通流特征学习，在网络顶层连接支持向量回归模型进行流量预测。实际交通流数据测试结果表明，提出的预测模型与传统预测模型相比具有更高的预测精度，预测性能提高了18.01%，是一种有效的交通流预测方法。
2022-01-09 15:14:38
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