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城市道路交通网络流量拥堵的图论优化分析及MATLAB源码项目资料包.zip

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简介:
本资料包提供针对城市道路交通网络中常见拥堵问题的图论优化解决方案,并附带MATLAB实现代码,旨在帮助交通规划者和研究者提高道路使用效率。 【项目介绍】 本资源中的所有代码在测试成功、功能正常的情况下才上传,请放心下载使用。 此项目适合计算机相关专业(如计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等)的在校学生、教师或企业员工,也适用于初学者学习进阶或者实际项目的参考。此外,该资源还可以作为毕业设计项目、课程设计作业以及初期立项演示的一部分内容使用。如果基础较好,则可以在现有代码基础上进行修改以实现更多功能。 基于图论的城市道路交通网络流量拥堵优化分析 --- 1. 对城市道路进行图论建模。 2. 考虑最短路径和最大流两个优化指标,对道路的交通流量进行分析。 3. 对模型及优化过程进行仿真。 在“C++Algo”文件夹中实现了各种最短路、最大流算法,在“Matlab_simulatiom”文件夹内则提供了算法复杂度、图论与交通网络建模、随机赋车流量以及最短路径和最大流的可视化仿真。

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客服
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  • MATLAB.zip
    优质
    本资料包提供针对城市道路交通网络中常见拥堵问题的图论优化解决方案,并附带MATLAB实现代码,旨在帮助交通规划者和研究者提高道路使用效率。 【项目介绍】 本资源中的所有代码在测试成功、功能正常的情况下才上传,请放心下载使用。 此项目适合计算机相关专业(如计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等)的在校学生、教师或企业员工,也适用于初学者学习进阶或者实际项目的参考。此外,该资源还可以作为毕业设计项目、课程设计作业以及初期立项演示的一部分内容使用。如果基础较好,则可以在现有代码基础上进行修改以实现更多功能。 基于图论的城市道路交通网络流量拥堵优化分析 --- 1. 对城市道路进行图论建模。 2. 考虑最短路径和最大流两个优化指标,对道路的交通流量进行分析。 3. 对模型及优化过程进行仿真。 在“C++Algo”文件夹中实现了各种最短路、最大流算法,在“Matlab_simulatiom”文件夹内则提供了算法复杂度、图论与交通网络建模、随机赋车流量以及最短路径和最大流的可视化仿真。
  • 基于Python车辆预测说明.zip
    优质
    本项目利用Python进行道路车辆流量预测与交通拥堵分析,结合历史数据和机器学习模型,旨在优化城市交通管理。 交通拥堵预测-基于Python实现道路一段时间内的车辆流量预测+项目说明 【项目介绍】本资源中的所有代码都是经过测试并确保成功运行后上传的,请放心下载使用!此项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工,也适用于初学者学习进阶或者作为实际项目的参考。当然也可用作毕业设计项目、课程设计、作业或是初期立项演示等。如果基础较好,也可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能。 ### 交通拥堵预测 #### 背景 交通拥挤是交通运输中最严重的问题之一。尽可能早地预测道路的拥堵程度是有价值的,这样司机和行人就可以通过预测来规避拥堵。 #### 数据描述 GCM(Gary-Chicago-Milwaukie)走廊包含16座城镇之间的所有主干道,在这些路口共放置了855个传感器用于收集一天中的交通数据流。每五分钟记录一次数据,每天有288条记录。每个传感器实时采集交通状态并通过无线通信将位置和拥堵信息传输到中央服务器。 一条流量数据包含以下属性:日期、时间、方向、类型、连接ID(linkID)、长度、旅行时间、车辆数(volumn)、速度(speed)、占用率(occupancy)以及拥堵水平。其中,拥堵状况分为四种状态:通畅(non),轻微拥挤(light),中度拥挤(medium)和重度拥挤(heavy)。 #### 问题描述 我们下载了5天的交通数据,并将4天的数据用于模型训练,请基于这些训练集建立预测未来的交通拥堵情况的模型。对原始数据进行预处理是必要的,可以使用各种数据挖掘算法及机器学习方法来构建预测模型。 #### 评估 请用第5天的数据作为测试集来进行模型评估。助教会提供几个时间区段内所有传感器收集的实际交通状态,请预测接下来30分钟内的拥堵情况,并提交实验报告阐述你的方案、方法和性能分析。 为了便于测试,拥堵状况的输出格式如下: WI-MNT_XML_V001-21012(传感器ID): 0, 1, 2, 3, 3, 2 其中数字表示不同的交通状态:0代表通畅;1表示轻微拥挤;2表示中度拥挤;3表示重度拥挤。连续的六个数字代表接下来三十分钟内的预测状况。 训练集和测试集的数据可在网盘地址下载(注释部分提及了数据存储位置,但具体链接未提供)。
  • 状况判定与预测研究
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    本研究聚焦于城市道路交通拥堵问题,通过数据分析和模型构建,旨在有效判定当前交通状态并准确预测未来趋势,为城市规划及交通管理提供科学依据。 将该模型应用于石家庄市主干路建设大街的拥堵预测实例研究中,对该路段未来4天内6个不同时刻的拥堵状态进行了预测识别,并与灰色GM(1,1)预测模型、灰色GM(1,1)-马尔可夫预测模型的结果进行比较。结果显示,该模型的成功率超过66%,优于其他两种模型,表明本段落所建立的预测模型具有较高的准确性和可靠性。
  • 关于主干预测方法研究
    优质
    本研究探讨了针对城市主干道交通拥堵现象,提出了一种有效的预测方法,旨在为交通管理和规划提供科学依据。 以成都市中心城区人民南路三段为例进行了实例预测研究。结果显示交通拥堵的识别率为48%,误判率为16%。这表明基于速度的拥堵预测模型能够有效分析城市主干道的交通状态。
  • 状况判别与预测研究
    优质
    本研究聚焦于分析和评估城市道路交通拥堵问题,通过综合运用数据挖掘、机器学习等技术手段,对交通流量进行实时监控与模式识别,并建立预测模型以期缓解城市道路拥堵现象。 将该模型应用于石家庄市主干路建设大街的拥堵预测实例研究中,对该路段未来4天内6个不同时刻的拥堵状态进行了预测识别,并与灰色GM(1,1)预测模型、灰色GM(1,1)-马尔可夫预测模型的结果进行比较。结果显示,该模型的成功率超过66%,优于上述两种模型,表明本段落所建立的预测模型具有较高的准确性和可靠性。
  • 关于在复杂传播控制策略研究
    优质
    本研究聚焦于利用复杂网络理论分析城市交通拥堵现象及其扩散机制,并提出有效的控制与缓解策略。 本段落结合交通网络的实际特点,基于复杂网络理论构建了城市交通网络模型,并通过调整经典元胞传输模型来模拟不同供需结构下的交通流演进过程。文章分析了网络拥堵的时空特征及传播规律,并提出了一种有效的拥堵控制策略。
  • 基于Python中国数据与可视说明.zip
    优质
    本资源包含基于Python的城市轨道交通数据处理、分析和可视化的完整代码集及详细文档,适用于交通规划与研究。 【资源说明】基于Python的中国城市轨道交通数据可视化分析源码+项目说明.zip 1. 该资源内项目代码都是经过测试运行成功,功能正常的才上传,请放心下载使用。 2. 本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用。同时也适用于初学者学习进阶,并且可以作为毕业设计项目、课程设计或作业内容,亦可用于项目初期立项演示。 3. 如果基础较好,也可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能。本项目是一个基于Python的数据可视化分析的小型示例(Demo)。通过此项目可以练习使用Python数据可视化相关的强大库和模块,并且学习绘制简单的GUI界面以及连接数据库的操作,进一步加深对Python语言的理解与应用。 4. 该项目利用多线程爬虫获取了高德地图中的中国轨道交通的一些数据信息。这些权威网站提供的数据确保了完整性和可靠性。项目还进行了有趣的数据可视化分析并设计了一个查询线路和站点的GUI界面。 使用技术包括:网络编程、多线程处理、文件操作、数据库编程(SQLite)、GUI开发(Tkinter)以及数据分析。 导入的主要库与模块如下: ```python import json, requests, sqlite3, threading, tkinter as tk, pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup from pyecharts import Line, Bar, Geo import numpy as np from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator import jieba import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns ``` 项目整体思路: 1. 网页分析。 2. 使用多线程爬虫获取信息并保存到文件和数据库中。 3. 利用 tkinter 创建 GUI 界面,实现线路与站点的查询功能。 4. 数据可视化分析(包括控制台显示结果、生成地图图表及词云等)。 运行: - 分别在`src`文件夹中的`.py`文件上运行。
  • 基于数据方法 附数据文件.zip
    优质
    本研究探讨了利用数据分析技术改善城市轨道交通网络效率与性能的方法,并提供相关数据集用于进一步的研究和验证。文档包含可用于模型训练及测试的数据文件。 数据驱动的城市轨道交通网络优化策略的相关数据已经准备好啦~欢迎大家下载学习。
  • 【大数据】与可视(四):绘制公共线
    优质
    本篇文章深入探讨了如何运用大数据技术对城市公交系统进行分析和可视化处理。通过具体步骤和方法介绍,详细阐述了绘制城市公共交通线路图的过程和技术细节,为读者提供了实用的数据分析工具和视觉化呈现方案。 内容介绍:本系列博客将展示如何爬取公交路径坐标并处理为高德地图Map Lab线形图格式以绘制公交(地铁)线路图的相关知识点。 1. 采用循环法获取线路名,可以了解一个城市有哪些线路名?遍历前1000路公交。如果出现遗漏怎么办?想在特定区域查询又该如何操作呢?请参阅后文中的“读取文本”方法。实际上,遍历1000路公交通常能够覆盖一个城市的大多数公交线路,而那些未被涵盖的往往是些特殊路线。 代码示例: ```python import requests import json import pandas as pd import re def Bus_inf(city, line): global bus_nu ``` 以上是获取城市内主要公交线路名称的基本方法。