城市道路交通

该技术基于GPS，可实时判断城市道路交通状态。

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

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

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。

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。

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。

大城市的公共交通系统规模庞大，城市公共交通信息查询系统可以显著简化市民出行，帮助他们了解出行路线、公交车辆和车站信息。