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。

建立了一种基于神经网络的交通流量动态预测模型，分别采用BP神经网络和径向基网络(RBF)建立了预测模型，给出了数据预处理方法和预测模型评价指标．仿真结果表明该交通流量预测方法的有效性，结果分析得出径向基网络能够更加快速有效的进行城市交通流预测。

基于无穷小分析的思想，建立了速度与流量关系的基本模型。 由于放置一定数量的自动驾驶汽车会影响混合交通流的平均速度，因此我们选择自动驾驶汽车的比例作为变量，用k表示。 基于最小二乘法，我们发现k的两个临界值分别为38.63％和68.26％。 当k <38> 68.26％时，它们对道路的通行能力有显着改善。