基于matlab上建立单车道环形路线中的Gipps跟车模型

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🔥 内容介绍

一、引言

在交通流理论研究与交通系统分析中，跟车模型对于理解车辆间相互作用、预测交通流特性至关重要。Gipps 跟车模型作为一种经典的确定性跟车模型，以其独特的理论基础和良好的适用性，在交通领域得到广泛应用。单车道环形路线是一种特殊的道路结构，车辆在该路线上的跟车行为与常规直线道路存在差异，如无明确终点、车辆持续循环行驶等。因此，构建适用于单车道环形路线的 Gipps 跟车模型，对于准确模拟该场景下的交通流运行状态，优化交通管理与控制策略具有重要意义。

二、Gipps 跟车模型基本原理

Gipps 跟车模型基于安全驾驶原则，假设驾驶员会根据前方车辆的运动状态、自身车辆的当前速度等因素，以保证安全的前提下进行加减速操作。该模型的核心公式为：

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1] 朱立.考虑雨天连续交通流追尾风险的智能网联车辆跟驰控制策略研究[D].重庆交通大学,2024.

[2] 于丹.基于元胞自动机的小汽车—卡车异质交通流特性研究[D].西南交通大学,2016.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

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