道路交通分析

该技术基于GPS，可实时判断城市道路交通状态。

使用双环网和链接队列模型进行交通安全分析。代码与研究论文“固定时间交通控制系统的安全性分析”配套。

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

提供了交通时空大数据分析、挖掘、可视化源码，助力理解和实践相关技术。

城市路网的自动划分方法，挺适合做交通类可视化项目的数据预。交通小区的划分，说白了就是把一大片城市道路“分组”，让你后续做流量、路径优化的时候不至于一锅乱炖。用的还是空间统计那一套，像什么空间聚类、空间关联矩阵，都上了。文里提的流程蛮清晰，先建模、再搞算法，用上海市浮动车数据来实测，整个思路还蛮工程化的。如果你平时用ArcGIS、做大数据可视化，那这篇算是个不错的思路来源。而且，它还有点像前端里咱们做图层分组、热力图区域划分那味儿，逻辑蛮像。比如你想用D3.js或Mapbox可视化交通热点，这类交通小区的划分数据就有用了。建议你先看下相关的统计方法链接，比如 空间统计 和 聚类，对理解整个思路挺

随着道路卡口数据的积累，数据挖掘在这一领域中扮演越来越重要的角色。

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。

这是一个入门级大数据教学案例，专门分析车主在智能交通系统中的超速、闯红灯和其他违规行为。案例通过数据分析展示了如何利用技术监测和改善车主的驾驶行为。