【元胞自动机】基于元胞自动机实现密度不变的交通流含Matlab源码

该文探讨了元胞自动机模型在交通流研究中的应用,尤其是在复杂路网仿真的潜力。现有研究多关注简单道路结构,而本文旨在扩展到路网整体的仿真模拟。通过MATLAB代码示例展示了车流密度变化时的单车道仿真程序,以揭示模型在不同车流密度下的行为。最终,参考了相关文献,为元胞自动机在交通流预测技术领域的应用提供了进一步的见解。

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1 简介

元胞自动机的概念最早是由著名的计算机科学家Von Neuman提出的.上个世纪80年代将其应用于交通流的研究之中后,由于其具有细致地描述交通系统的交通环境以及能再现真实的交通流特性等其它交通流模型不可比拟的诸多优势,越来越受到人们的关注,并取得了许多研究成果.然而,现有的元胞自动机交通流模型研究主要针对的是简单的道路结构,缺乏对路网整体的仿真模拟研究.基于此,本文将对元胞自动机模型在路网仿真应用方面做一些研究​.

2 部分代码

%  车流密度变化时的单车道仿真程序%  nc:车道数目(1或2),nl:车道长度%  v:平均速度,d:换道次数(1000次)p:车流密度%  dt:仿真步长时间,nt:仿真步长数目%  fp:车道入口处新进入车辆的概率v = 0;p=0;d=0;nl = 100;nc = 1;dt=0.01;nt=1000;n=1;for fp = 2.5:-0.25:0.5    [ v d p ] = multi_driveway( nl,nc,fp,dt,nt );    va(n) = v;    pa(n) = p;    da(n) = d;     at(n)=nl/va(n);    n=n+1;    %绘制平均速率-车流密度(v-p)曲线    figure(2)    plot(va);    %绘制车流密度的变化曲线    figure(3)    plot(pa);end

3 仿真结果

4 参考文献

[1]芮伟. 基于元胞自动机的交通流预测技术研究与实现. Diss. 南京理工大学, 2019.

博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。

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