快速路网常发性拥挤的宏观交通流仿真

athens-traffic项目是针对雅典交通流量预测的一个研究或应用，通过数据分析来改进交通管理。在这个项目中，开发者使用了前期工作开发的流量预测模型，并进行了进一步的优化和扩展。主要关注点是收集和

定常广义预测控制（GPC）算法matlab仿真程序

基于图像处理技术的车流量分析是近年来新兴起的一种车辆检测技术，其主要任务是通过安装在道路旁边的视频采集设备来获取连续帧数的实时图像信息，然后经过相应的图像处理算法分析进而反馈出实时的车辆数目，车速等交

用神经网络算法预测交通流以及其程序实现，在交通方面是一个很好的工具

本文在介绍视频检测系统组成和处理流程之后，对交通流量的视频检测算法进行研究。比较几种常用运动检测算法，采用背景差法进行检测

考虑到后续车辆在城市交通信号等候区的启动行为,我们提出了一种扩展的Nagel-Schreckenberg模型用于单车道交通流,其中每辆车的动态行为不仅取决于其自身的行驶距离,而且还取决于其自身的行驶距

传统的交通流模型难以解释某些实测交通流数据出现的非连续的"跳跃”式现象,而基于突变理论的交通流模型则能够较好地从三维空间角度甚至更高维角度予以解释.为此,针对快速道路的交通,利用交通波动理论

快速路主线与入口匝道衔接区域交通流运行机理解析,付强,张红军,针对当前入口匝道管理和控制策略研究中对交通流运行和演变机理解析不足,从而导致管理和控制策略缺乏针对性和实际可操作性问题,

关于交通流诱导与交通控制协同的若干问题思考，保丽霞，杨兆升，本文针对交通流诱导与交通控制系统的协同运作进行了前期分析探讨，从二系统各自的运行机理出发，剖析了它们协同运作的必要性。重

考虑驾驶员对多格点交通流量预估效应, 建立了新的交通流多格点预估格子模型。通过线性稳定性分析获得了改进模型的稳定性条件。通过非线性分析得到了扭结—反扭结密度波解, 得到了交通流相空间的三个区域：稳定区