【车辆】交互式的高速公路交通宏观模拟器Matlab代码

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🔥 内容介绍

交互式的高速公路交通宏观模拟器是一种用于模拟高速公路交通状况的工具，它可以帮助交通工程师和研究人员更好地理解和分析交通流的特性和行为。以下是一些相关的模拟器介绍：

• CTMSIM

  ：CTMSIM 是一个基于 MATLAB 平台开发的交互式高速公路交通宏模拟器。它基于非对称单元传输模型（ACTM）进行交通仿真，允许用户可插拔斜坡流和斜坡队列控制器，增加了模拟器的灵活性和适用性。CTMSIM 既可以以图形（交互）模式运行，也可以以命令行（批处理）模式运行，其输出可以直接与 PeMS 数据进行比较，以便评估模拟器的准确性和实用性。

• Berkeley Advanced Traffic Simulator（BEATS）

  ：BEATS 是一个用于一阶宏观交通模型的仿真平台，由加州大学伯克利分校开发。它可以模拟大型网络、多商品流，考虑各种形式的模型、输入和测量不确定性，进行集合仿真、高速公路和干线控制以及 scheduled 和随机事件的模拟。BEATS 还包括一个 API 层，允许用户实现和测试自己的模型和控制策略，并且有一个基于 MATLAB 的 API，用户可以使用 MATLAB 脚本和类来控制程序执行、实现控制器和可视化仿真输出。

• UXsim

  ：UXsim 是一个用纯 Python 编写的免费开源的宏观和中观网络交通流模拟器。它可以模拟道路网络中汽车旅行者的移动和交通拥堵情况，适用于模拟大规模（如城市规模）的交通现象。UXsim 具有简单、轻量级和可定制的特点，提供了动态交通分配、近似求解动态用户均衡和动态系统最优等功能，还可以进行基本的仿真结果分析并将结果导出为 pandas 数据帧和 csv 文件，使用 matplotlib 进行可视化，并且有一个交互式的 GUI。

• SimTraffic

  ：SimTraffic 是一款交通仿真软件，被广泛用于模拟和分析交通流量。它可以模拟车辆的行为、交通信号控制系统和道路网络，并生成详细的交通流量数据和性能评估报告。在模拟过程中，SimTraffic 考虑了诸多因素，用户可按需求设置和调整不同的参数，以模拟交通情况并观察其影响。此外，SimTraffic 还支持在仿真过程中实时交互和调整，如修改交通流量、信号控制方案和行为模型等，以测试不同的交通情景和优化策略。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function new_frflows = adjust_fr_flows(densities, frflows, celldata, ts)

% ADJUST_FR_FLOWS - adjust off-ramp flow values using off-ramp flow coefficients

%                   and make sure they do not exceed off-ramp capacities.

%

% Call:   new_frflows = adjust_fr_flows(densities, frflows, celldata, ts)

%

% Parameters:

%             densities - vector of densities;

%             frflows   - vector of off-ramp flows, same size as 'densities';

%             celldata  - array of freeway cell data structures, whose length

%                         must be the same as the size of 'densities' vector;

%             ts        - sampling period.

%

%

L = size(densities, 1);

M = size(frflows, 1);

N = size(celldata, 2);  % number of cells

if L ~= N

  error('ADJUST_FR_FLOWS: number of cells does not match number of densities.');

end

if M ~= N

  error('ADJUST_FR_FLOWS: number of cells does not match number of flows.');

end

new_frflows = [];

for i = 1:N

  l = abs(celldata(i).PMend - celldata(i).PMstart);  % cell length

  v = celldata(i).FDfmax / celldata(i).FDrhocrit;  % free-flow speed

  n = densities(i, 1) * l;  % number of vehicles

  r = celldata(i).ORgamma * celldata(i).ORflow * ts;  % number of vehicles from on-ramp

  if ~isempty(celldata(i).FRname)

    f = (v/l) * (n + r);

  else

    f = 0;

  end

  new_frflows = [new_frflows; min([celldata(i).FRfmax (celldata(i).FRknob*frflows(i, 1)) f])];

end

return;

🔗 参考文献

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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

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