MATLAB的人脸+指纹融合系统（结合人脸和指纹一致性方可通行）Matlab（框架设计）

结合MEC与C-V2X融合技术，研究了一种基于5G车联网的绿波通行系统，并且在绿波通行模型、MEC应用和协同控制管理等方面做了相关研究。该系统实现了更低时延的实时车路协同以及多个路口红绿灯信息协同感知，进而实现连续性绿波优先通行，减少路口交通拥堵，并提升运输效率。

摘要随着城市规划建设的不断发展以及道路车流量增加，车辆通行能力越来越受到人们的关注，因而封闭型住宅小区和开放式住宅小区成为人们讨论的焦点。本文重点考虑了小区开放

编写环境:Matalab R2016a 已在Matalab R2014a中测试,可以正常运行. 程序主文件:main.m 功能:运行main.m 可以对其所指定参数的模型进行模拟仿真，以时步为单位显示车辆在地图中的运动过程,并统计数据与绘图。参数设置位置在程序中已给出。 参数： red_light_time = 60;%红灯时间 green_light_time = 40;%绿灯时间 fresh_frequency = 0.01;%刷新速率 num_of_street = 3;%小区道路的数量,也就是交叉口的数量 global pixellength;%定义全局变量车道长度 pixellength = 30;%主道的长度 side_length = 25;%小区边长 注意：主道长度不能小于小区边长！ 比较不同小区的情况的文件：compare_diff_xiaoqu.m 功能：运行compare_diff_xiaoqu.m可以对其小区大小的数组进行设置，然后可以对每一种大小小区进行仿真及统计数据。最后每一种小区都会绘出其在设置不同数量的道路下的车辆平均速度与拥堵

美国道路通行能力手册HCM2010

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基于仿真实现的小区开放对道路通行的影响的定量分析

基于LSTM神经网络对道路通行时间预测源码。基于各个link段上的历史通行时间预测未来132个link上的通行时间。 采用LSTM全连接层神经网络的回归预测。基于LSTM神经网络对道路通行时间预测源码。基于各个link段上的历史通行时间预测未来132个link上的通行时间。 采用LSTM全连接层神经网络的回归预测。基于LSTM神经网络对道路通行时间预测源码。基于各个link段上的历史通行时间预测未来132个link上的通行时间。 采用LSTM全连接层神经网络的回归预测。基于LSTM神经网络对道路通行时间预测源码。基于各个link段上的历史通行时间预测未来132个link上的通行时间。 采用LSTM全连接层神经网络的回归预测。基于LSTM神经网络对道路通行时间预测源码。基于各个link段上的历史通行时间预测未来132个link上的通行时间。 采用LSTM全连接层神经网络的回归预测。基于LSTM神经网络对道路通行时间预测源码。基于各个link段上的历史通行时间预测未来132个link上的通行时间。 采用LSTM全连接层神经网络的回归预测。

基于非接触式IC卡的公路联网收费系统的通行卡管理.doc

双车道元胞自动机matlab代码