基于LQM和双环网的道路交通安全工具

该技术基于GPS，可实时判断城市道路交通状态。

本项目利用Matlab开发了一个多车道交通模拟器，基于Nagel-Schreckenberg模型。模拟器分为两条车道，每条车道含有100个单元，均匀分布预设数量的汽车。每辆汽车初始速度为每步3个单元，并根据多种因素进行速度调整：包括最大速度限制、相邻车辆距离及是否可切换车道等。程序模拟了道路尾部与起点相连的环形结构。

道路交通流的老问题，遇上数据挖掘这门手艺，还真碰撞出不少火花。SPANBRE 聚类算法就是个挺有意思的实践，专门传统方法反应慢的问题，效率还不错，尤其面对大数据集也不虚。交通流的分布，其实不像想得那么简单。主干道上线性分布、商业区那种面状分布，SPANBRE 都能精准识别。作者还用环形感应线圈采集的数据来验证，真实场景模拟都跑了，结果蛮靠谱。算法对比也做得比较全，跟ELink和层次聚类方法比下来，执行效率和效果都还挺突出。用在智能交通系统里，响应快，预测准，适合搞城市交通优化的同学玩一玩。要是你正折腾交通流聚类、或者在找个靠谱的聚类算法试试，不妨瞅一眼这个。附带的资源里还有蛮多源码链接，像是M

次要道路交通流量重要性评估方法：DFT Matlab 源代码 该方法基于交通流量估算次要道路的重要性，源自 Morley, DW 和 Gulliver, J. 发表在《环境污染》（2016）上的文章“改善次要道路上的交通流量和噪声暴露估计的方法”。其主要目标是改进居住区居民噪声暴露估计。由于主要道路交通流量数据较为完善，而次要道路的交通流量常被视为固定值，这导致噪声预测的准确性受到影响。 本方法利用网络路由（类似 SatNav 应用程序）确定道路网络中最常用的次要道路，并分配相应的重要性指数，从而将其与交通流量水平相关联。所有工具和数据均可获取。分析基于 OpenStreetMap 地理数据和

这是一个毕业设计项目，包含经助教老师测试通过的课程设计和项目源码。系统运行稳定，欢迎下载交流。请下载后首先查阅README.md文件。

电子狗 DSA 通过预警播报为机动车驾驶员提供道路安全驾驶信息，帮助驾驶员避免罚款。

在现代互联网开发中，数据存储与管理至关重要。介绍了利用SpringBoot和MongoDB构建Web网盘的详细步骤和技术要点。后端采用SpringBoot框架，提供RESTful API接口，简化数据操作；集成Spring Data MongoDB模块，实现与MongoDB数据库的高效交互。MongoDB作为文档型数据库，在网盘应用中能高效地存储和检索文件信息。前端选择了Bootstrap和layui库，确保界面美观和用户体验。文章还涵盖了数据安全、身份验证和上传下载策略等关键内容。

基于SRF的频率锁定环，使用Matlab编写，欢迎下载使用，运行效果良好。

该工具利用Matlab强大的绘图功能，将用户定义的双参数函数结果以图像形式呈现。用户可以通过滚动、旋转和缩放等交互式操作，直观地探索函数在不同参数取值下的变化趋势，从而更深入地理解函数特性。