交通流量检测

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。

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

matlab32小波神经网络被用来预测短时交通流量。

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。

如果你正在做智能交通系统的相关开发，车流量检测代码这块是个挺实用的资源。用 MATLAB 实现车流量检测，基本可以用它的强大图像工具箱来搞定。从视频二值化到车道分割，再到车辆检测，整个流程都清晰。你可以通过imbinarize函数进行二值化，用edge来识别车道边界，通过regionprops来提取车道信息，通过目标检测技术进行车辆计数，挺高效的。实际操作中，你可以用mybwarea函数来判断车辆大小，确保计数准确。车流量检测不仅可以用来交通状况，还是智能交通管理的基础。如果你对 MATLAB 有一定基础，这个代码可以快速上手，节省不少开发时间。整体来说，MATLAB 在图像方面的表现强大，适

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