城市交通道路流量预测代码+数据 分享城市交通道路流量预测代码+数据 分享城市交通道路流量预测代码+数据 分享

在极端情况下，可能会出现有车的方向红灯禁行，没车的方向绿灯通行的现象。这种方式低效、严重依赖于交管部门的工作效率，且一般只能在交通恶化后才可能介入，不能提前预防。为此本文提出了一种基于CAN总线的红绿灯动态调整系统，它能够根据实际交通状况实时调整红绿灯时间，可以降低道路拥堵几率，保障交通畅通。

基于神经网络的交通流预测（SAEs、LSTM、GRU）。 数据来自 Caltrans 绩效测量系统 (PeMS)。数据是从跨越加利福尼亚州所有主要大都市地区的高速公路系统的各个探测器实时收集的。 运行以下命令来训练模型： python train.py --model model_name 您可以选择“lstm”、“gru”或“saes”作为参数。.h5重量文件保存在模型文件夹中。 Requirement Python 3.6 Tensorflow-gpu 1.5.0 Keras 2.1.3 scikit-learn 0.19

完整代码，可直接运行

针对目前城市车辆越来越多、交通越来越拥堵的问题，使用图像处理技术计算车流密度，并结合PLC控制器智能控制交通灯的变换以提高车辆通过十字路口的效率。根据道路上车辆所占的总像素的比率计算交通密度，而不是直接计算车辆数量；通过设置交通时间和加权时间作为每条道路的输出参数，并根据道路流量自适应地决定各路口交通信号灯的时间分配。仿真实验结果表明，所提出的智能交通控制系统能有效减轻路口的交通堵塞压力，提高通行效率，并可以通过网络连接的方式，将该方法推广到对多个交通灯的连续控制。