《基于S7-1200 PLC的狭窄隧道汽车错峰双向行车控制系统优化设计》,基于S7-1200 PLC的隧道智能双向行车控制系统设计与实现：优化狭窄隧道交通流管理策略,《基于S7-1200PLC的狭窄隧道汽车双向行控制系统设计》 一、设计任务书 1）无人值班指挥，能错开时序双向行车。 2）按启动按钮，A口绿灯亮，B口红灯亮，信号灯控制系统开始工作。 3）两道口绿灯不能同时亮，如果万一同时亮，系统停止工作并报警。 4）从A口绿灯开始亮时计算，在持续5s内如果无车辆进入A口，则A口绿灯闪烁2后熄灭且红灯亮，而B口红灯熄灭绿灯亮。 同样，如果B口绿灯持续亮5s内无车辆进入B口，则B口绿灯闪烁2s熄灭红灯亮，而此时A口绿灯亮。 这是两道口均无车进入隧道的要求。 5）当A口绿灯亮时，从A口进入第一辆车算起，B口红灯持续亮90s，同时A口绿灯持续亮20s，接着闪烁2s后熄灭，红灯亮68s（B口红灯仍亮着）。 即待从A口进入隧道内的汽车全部开出后，B口才能进车。 6）当B口绿灯亮时，从B口进入第一辆车算起，A口红灯持续亮90s，B口绿灯持续亮20s，接着闪烁2s后熄灭，此后两道口红灯同时亮68s。 即

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基于元胞自动机实现交通流附python代码.zip

Python基于深度学习的交通流预测(SAEs、LSTM、GRU) Requirement Python 3.6 Tensorflow-gpu 1.5.0 Keras 2.1.3 scikit-learn 0.19 Train the model Run command below to train the model: python train.py --model model_name You can choose "lstm", "gru" or "saes" as arguments. The .h5 weight file was saved at model folder. Experiment Data are obtained from the Caltrans Performance Measurement System (PeMS). Data are collected in real-time from individual detectors spanning the freeway system across all major metropolitan

CA的matlab源码，各种例子，包括交通流量预测

为了能在交通管理中提前采取措施规避可能存在的交通拥挤或堵塞，提出了一种高效可靠的短时交通流预测算法．首先采用BP神经网络与自回归求和滑动平均(ARIMA)两种方法分别建立单项预测子模型，再以BP神经网络作为最优非线性组合模型的逼近器，建立组合预测模型，对单项预测子模型的预测值进行融合，由此得到最终的预测结果．通过MATLAB与SPSS平台对实测交通流量数据进行了仿真分析，结果表明，该种组合预测方法是切实可行的．

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PROSPECTOR的功能与结构 专家系统实例 智能算法运行于“云端”的设想 并行计算到云计算的演变 云计算智能与Monte Carlo方法 模拟谐振子算法 元胞自动机在城市交通流中的应用 兰州BRT快速公交模型建立 快速公交系统(Bus Rapid Transit，BRT)是利用改良型的公交车辆，运营在公共交通专用道路空间上，保持轨道交通运营管理特性且具备普通公交灵活性的一种便利、快速的公共交通方式。

交通流数据集pems数据集04至08都有

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。