对城市快速路元胞传递(CTM)模型进行了研究。根据不同路段交通状态模式下,路段交通流动态特性的“可观测性”会由于交通信息传播方式差异而不同,提出了城市快速路分模式元胞传递模型。该模型更新了流量传输模型,将其表示为不同路段交通状态模式下的分段函数形式,并针对城市快速路构建了下匝道流量传输模型。以上海南北高架部分路段实际检测数据为例,测试比较了3种宏观元胞自动机模型,结论为分模式CTMl模型性能最好。在将其应用于大规模数据测试时,密度估计结果平均百分比误差为20％左右,流量估计结果平均百分比误差为10％左右,

本文件有必要的注释，面向对象，代码结构清晰。 可选择输出图形化结果（openGL），也可以输出普通结果，则不用进行openGL的安装。 模拟的步骤很多很详细。

针对以元胞自动机模型模拟单车道环岛交通行为推断多车道环岛交通流特性的局限性，通过分析双车道环岛上车辆在自由流下的期望行驶路线、在非自由流下的期望换道临界位置和极限位置，描述双车道环岛上车辆的换道决策，建立双车道环岛的元胞自动机模型。数值模拟分析结果表明：环岛总延误时间与环岛限速、车辆驾驶员熟练程度以及车辆左转概率有关，同时也受环岛周长的影响；在其他因素不变的情况下，若环岛周长越小、车辆限速越大、车辆左转概率越小以及驾驶员熟练程度越高，则环岛总延误时间越小。

能够反映双车道下的元胞自动机模型运行情况

元胞自动机种常用算法模型+课件讲义代码.rar

元胞模型 matlab源码 Zhihu Stargazed :house: Contents :film_frames: Activity sorted by time 2020-9 赞同了回答 关注了专栏 关注了专栏 赞同了文章 赞同了文章 关注了问题 关注了问题 赞同了文章 赞同了文章 2020-8 关注了问题 关注了专栏 关注了问题 赞同了文章 关注了问题 关注了问题 关注了专栏 赞同了文章 赞同了文章 赞同了文章 关注了问题 关注了问题 关注了问题 关注了问题 关注了问题 赞同了回答 赞同了文章 关注了问题 关注了问题 赞同了回答 赞同了回答 关注了问题 赞同了文章 关注了问题 2020-7 赞同了文章 赞同了回答 赞同了文章 赞同了文章 关注了问题 关注了问题 关注了专栏 关注了问题 赞同了文章 关注了问题 赞同了回答 赞同了文章 关注了问题 赞同了回答 关注了问题 2020-6 关注了问题 关注了问题 关注了问题 关注了问题 赞同了文章 赞同了回答 赞同了文章 关注了问题 赞同了文章 关注了问题 赞同了回答 赞同了文章 关注了问题 2020-5 关注了问题 赞同了回答 关注了问题 关注了问题 关注了问题 赞

论文研究-基于元胞自动机的智能疏散模型的仿真研究.pdf,  本文结合元胞自动机对信息表达和机器人对行为表达的优势,将疏散个体看成是具有分析决策能力的智能体,采用模块化结构构建了基于元胞自动机的智能决策模型.通过疏散时间模型、方向选择模型、通道吸引力模型等模块的组合,实现对复杂疏散行为的描述.将模型用于对大型超市疏散过程的描述,模拟仿真和数据分析的结果表明本文所构建的模型能够对个体及群体疏散行为进行逼真的描述,进而说明模型是有效的.

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