城市道路交通状态实时判别技术

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。

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 地理数据和英国运输部的交通流量数据。 操作步骤 假设您已设置 PostGIS 并能够导入数据和运行查询。以下步骤演示了如何生成路由重要性（适用于地理上定义明确且大小可控的数据集）。对于大型数据集（例如整个英国），需要将地理数据分成更易于管理的块，类似于贪婪算法。脚本本身提供了有关实际运行情况的信息。

成都市道路数据.zip是一个压缩包，内含丰富的交通信息，专注于成都市的公路网络。数据集包括国道、省道、铁路、公路、人行道以及特殊道路，如县道、九级路、都市高速路和地铁线路。这些数据对城市规划、交通分析、GIS应用和交通研究至关重要。国道信息可能包括编号、路线走向、长度和沿线服务设施。省道数据揭示城市与周边省市的交通联系。铁路数据涵盖火车线路和轨道交通信息。高速公路和都市高速路提供快速、高效通行条件。县道和乡镇道路连接城乡，评估农村交通可达性。行人道路关注城市步行环境，地铁数据包括线路图、站点位置和发车频率。通过GIS技术分析交通流量、拥堵情况和出行模式，为城市交通规划和管理提供科学依据。

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。

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。

该系统已经成功建立并能够完整调用，是一个简单应用的数据库示例。

根据气象资料模拟天气数据，输入参数包括月平均高低气温、气温标准偏差、月平均降雨量、降雨量标准偏差等。

此系统基于ASP WAP ACCESS开发，包含完整的源代码和数据库。该系统可查询苏州200多条公交线路、数千个公交站点，支持站点查询、线路查询和换乘查询，并提供后台管理功能，可更新和修改数据库。