交通流模拟

这是我在2011年5月数学建模比赛中编写的MATLAB代码，用于车流量检测。压缩文件包含当时的视频，程序运行稳定且在低车流量条件下具有高精度。有兴趣的朋友可以下载查看。

该项目运用BP神经网络，分析交通流量数据，实现对未来交通流量的预测。

利用元胞自动机(CA)构建NaSch模型，模拟分析单车道交通流场景下，流量、密度和速度三者之间的动态关系。

该代码实现了一个可定制的元胞自动机模型，用于模拟交通流。它支持动态车道数量、跟车换道规则，并允许轻松更改仿真参数。适用于元胞自动机研究和教学。

大家好！感谢MATLAB中文论坛为我们提供了优秀的学习平台。全有全无交通流分配和随机交通流分配是复杂交通流分配模型中必不可少的元素。现在我将其中的一个作为函数编写出来，以便广大交通领域的研究人员在研究计算时能够更加方便。

这篇硕士论文涵盖了基于元胞自动机理论的交通流模型研究，作者邹杰结合Matlab进行了详尽的仿真数据建模。

基于遗传算法的小波神经网络的交通流预测代码，还挺实用的，尤其你要做短时预测，效果比单纯 BP 网络稳不少。嗯，文件名有点长，但核心思路清晰——用遗传算法优化小波神经网络的结构和参数，提升预测精度。 模型用MATLAB写的，代码结构不复杂，适合有点基础的同学直接拿来改造。比如你要做城市高峰期流量预测、路段车速，用这个框架改一改就能上手。响应也快，训练速度还不错。 你可以顺带看看这几个配套资源，像短时交通流量预测那篇，思路挺像；还有时间序列预测代码，代码结构简洁，值得参考；如果你是优化控，推荐光伏出力预测那段，用的也是遗传算法+神经网络组合。 使用时注意下参数设置，比如遗传算法的种群数量、变异概率

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

matlab进行元胞模拟代码#Traffic Simulation of Neighborhood based on Cellular Automaton ##背景这是2016CUMCM我的部分代码，用于模拟长方形小区与周围道路的交通流##原理使用matlab编写，基于元胞自动机的演化规则进行的模拟。 origincellular.m用于模拟封闭小区cellular2.m用于模拟开放两个出入口的小区cellular4.m用于模拟开放四个出入口的小区其余几个m文件都封装函数creat_plaza.m封装了地图初始化creat_entry.m封装了出入口的初始化switch_lanes.m封装了换

Matlab智能体建模在交通研究中扮演着重要角色，特别是在交通模拟方面。代理建模是一种智能且高效的建模与仿真方法，对于理解交通流量和高速公路性能至关重要。关注基于GPS数据的动态交通流实时可视化实现、基于智能体/元胞自动机模型的交通密度预测性能，以及简单汽车跟随机制更新个人代理的方法。我们期待通过实时GPS数据有效预测交通模式，并与传统差分方程交通模型如相变模型进行性能比较。