车道占用对城市交通能力的影响评估与预测

基于细胞自动机的城市交通网络仿真模型.zip

用户输入起始站和终止站，系统将提供最佳的公交车换乘方案。

该研究探讨了将基于泛布尔代数理论的数据挖掘技术应用于城市交通信号控制的可能性。针对城市中单个T形交叉路口的交通流量管理，研究采用了先进的数据挖掘方法和多相位实时控制策略进行了详细分析。通过提取的决策规则，建立了泛布尔模型的决策系统。仿真结果显示，这种新的数据挖掘技术能够实时优化交通流管理，比传统方法表现更为出色。

15 个城市的出租车运营数据，统计得还挺全面的，从空载率到月营业额都有，像 GDP 和主城区人口这些也都涵盖到了。要做城市交通或者建模的，这波数据蛮值的。 熵权法的引入也挺实用，尤其是做多指标评价的时候，自己写权重麻烦，用它自动出结果，省事不少。配合 MATLAB 还能直接上手，写代码也顺点。 还有北京、西安、南京、成都 4 个城市一周的细化数据，分成五个维度：demand（需求量）、distribute（分布）、money（费用）、response（抢单响应）、satisfy（打车难易）。嗯，想做热点区域、优化调度策略的，这部分数据还挺香。 资源里结构清晰，数据直接用 CSV 读都行，变量名

王红勇和温瑞英进行了关于空中交通复杂性对管制员通话负荷影响的研究。他们通过统计分析实际空管运行数据，发现了13种典型的空中交通复杂性因素。

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。

分析影响城市房价的主要因素，并建立数学模型以预测未来的房价走势。通过网络资源的查找和数据分析，我们确定了建安成本、市场供求变化、土地成本、税费以及居民人均收入等因素对房价影响的主导作用。我们采用蛛网模型的思想来建立房价模型，该模型能有效地描述长周期内供给与需求的互动关系。此外，我们根据历年房价数据进行了深入分析，并提出了预测未来房价走势的方法和建议。

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。

失效机器的影响 在排序程序执行过程中，我们模拟了机器失效的情况，故意停止了 200 台工作机器。由于 MapReduce 的底层调度机制，系统能够迅速在这些机器上重启新的工作进程，继续处理任务。虽然一些已完成的 Map 任务因进程停止而丢失，需要重新执行，但这仅增加了 5% 的运行时间，整个计算过程在 933 秒内完成。 MapReduce 库的应用 自 2003 年首次发布以来，MapReduce 库经历了显著的改进，包括输入数据本地优化和动态负载均衡。该库已被广泛应用于 Google 的各种领域，包括： 大规模机器学习 Google News 和 Froogle 产品的集群问题 从公共查