微观交通模型

本讲座将深入探讨交通运输工程中常用的模型与方法。内容涵盖模型的构建、分析、应用，以及如何利用这些方法解决实际交通问题。

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。

小波神经网络的交通预测模型代码，挺适合做短时序列预测的开发场景，尤其面对非线性、非平稳的数据时，表现还蛮不错。数据预到模型训练一整套流程都有，结构也比较清晰，适合你快速上手。如果你在做智能交通或者实时预测方向的项目，不妨看看这份代码，说不定就能帮上忙。

通过无模型强化学习技术，开发了一种基于代理的交通管理系统。这一系统优化城市交通流量，提升交通效率和安全性。

元胞自动机的交通仿真还挺有意思的，尤其是用 MATLAB 搭建模拟系统，效率高、效果直观。你只要设定好时间、车道、速度这些参数，就能跑出一套完整的交通模拟了。TrafficSimulating函数挺关键，控制整个仿真过程，像信号灯变化、车辆移动、是否换道这些，全都能模拟出来。 程序的结构也清晰，从CellSpace初始化开始，到用ResultsPlotting可视化结果，基本就是一条流水线，改起来也方便。你甚至可以加点自己的逻辑，比如模拟突发状况，测试不同的信号控制策略。 如果你对Cellular Automata感兴趣，或者正在搞交通相关的模拟，这份代码还蛮值得研究的。嗯，对比那些只讲理论不

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。

在分析城市快速路交通流的高度非线性和时空耦合性特点的基础上，结合上海市某快速路段环型线圈检测器数据和浮动车GPS数据，利用数据挖掘技术提取检测器截面间的交通流时空数据。采用多项式分对数模型进行统计分类分析，建立交通状态多项K一Logit指数模型，并结合快速路匝道控制措施。利用VISSIM COM与VC++6.0作为仿真平台，对实验数据进行仿真，结果显示，分对数模型能达到93.65%的交通状态预测精度，平均缩减行程时间17.1%，降低车辆延误11.9%，提高行车速度。

基于细胞自动机的城市交通网络仿真模型.zip

解析基于Matlab的交通灯状态识别模型校准方法，详述了模型校准的关键步骤和实时处理技术，涵盖了SWAT2009官方校准说明及Swatcup的简单使用说明，以帮助新学习者理清思路。

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。