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liziyan

速度！                     

雨墨

赞！！！结果快出来吧！！！

唤起

全程就在编程与数据处理时发挥了点作用，感觉好无力啊！我们主要利用了流体力学的思想来入手的

liu549613278

B题
* R  i4 p- c9 `) x" K主要是应用matlab所提供的灰度共生矩阵
graycomatrix()
graycoprops();
如果人工干预(例如找到最左边)对于附件1是百分百匹配
5 W. |1 Z/ r+ B1 b( S# b                                                 附件2是匹配出两个大块
9 i. N7 m. r7 C+ h- ~4 a 附件3,4,5方法类似
function [d] = readpic3()
( V/ D1 R1 N2 z; b) Q%人工看出 008.bmp 第9张图片 为最左边 将008.改为000
# U. Z9 p! P3 C1 c%filename =
dirname='E:\Program Files\MATLAB\workfile';
! S: Y4 R8 n4 W, ?) A* tfiles=dir([dirname,'\*.bmp']);
Num_file=numel(files);
data=cell(1,Num_file);
" j( ?6 V, j) y2 X. s* ]) `5 u! a6 B[M,N]=size(data{1});% M = 1980  N = 72
a = zeros(M,N);
; w8 D5 m3 S% |b = zeros(M,N);
c = zeros(Num_file);
1 C6 h( u" z" f6 @+ d9 o; n1 sd = zeros(1,Num_file);%存储排序序列
4 @1 ]! F* M& b% ?0 ufor k = 1:Num_file
    data{k} = imread([dirname '\' files(k).name]);
end
" A8 j& F- S" @, H7 Y
3 f& H1 t& ^# T+ y2 jfid = fopen('数据.txt', 'wt');
0 D! v' \' \( r0 R6 Z7 Z* p9 |5 U3 Cfor i = 1:Num_file
7 ~* U6 c$ g# f   a = data{i};
   e = ones(1,Num_file);
   for j = 1:Num_file % 要左右匹配两次
/ b$ V' i, r( @1 l/ R       b = data{j};
9 T9 k* ~, |7 y8 r# _       img = [uint8(a),uint8(b)];
       img1 = img(1:1980,70:74); % *****很关键*****
       glcm = graycomatrix(img1,'NumLevels',4,'offset',[0,2]);
%        stats = graycoprops(glcm,{'Contrast','Homogeneity','Energy'});%这里仅考虑三个特征值
%        e(j) = abs(stats.Correlation-1)+abs(stats.Homogeneity-1)+abs(stats.Energy-1);%每个特征值减1取绝对值
       stats = graycoprops(glcm,{'Contrast','Homogeneity','Energy','Correlation'});%这里仅考虑四个特征值
       e(j) = abs(stats.Correlation-1)+abs(stats.Homogeneity-1)+abs(stats.Energy-1)+ stats.Contrast;%每个特征值减1取绝对值
; P+ [3 Q9 Z/ y" w+ J# V       fprintf(fid, '%f ',e(j));
* {6 n  A( y. ^2 F   end
! `0 ^7 B. H' G% G" ]. }5 M  g    fprintf(fid, '\n');
    [A,B] = min(e);% A 最小值 B索引  B即为
    d(i)= B-1;
end

~海阔天空~

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deepyuna

问题一主要是从资料中的公式：入手，除CB均为系数，依事实设定，而CB与v的关系可由动力学知识求得，进而求出Qx与v之间的关系：。V的数据可由观测视频得到，实现对实际通行能力的描述。
    题目二主要是利用题目一的结论，结合附件3,4,5分析出上游来车，主要集中在支道和次干道上。对于堵车时，车辆向支路变道通过的时间，比向主干道变道通过的时间短，速度相对主干道车速变化较小，根据及视频1和2中堵车时车速的计算，合理假定发生事故时，支道上的车速下降到10公里/h，主干道上的车速下降为7公里/h，由题目一中的公式计算比较实际通行能力，说明堵车占不同车道的区别。
    对于问题三，首先基于现有的Nasch模型的单元胞自动化及模型，接下来推出三车道STCA1和STCA2模型考虑了车辆与相邻车道后方车辆速度差的影响，据此推出UTCA带瓶颈三车道模型，来模拟要解决的交通流问题，matlab仿真模拟该模型得到20组数据，然后，建立了基于排队论的模型，引入参数为的泊松流，在等候的车辆数和等候时间可用下式确定了，得到路段车辆长度A和横截面实际运行能力B的关系

又通过相关性检验得出A与事故持续时间C的关系，接着利用层次分析法来分配事故横断面实际通行能力、事故持续时间、路段上游车流量的权重得到最后求出第三问。
/ W% F# M9 M: e' S) y' H　　　接下来我们建立了第三个模型，基于国际学术界比较公认的高速公路宏观交通稳态模型，利用神经网络建立了四个动态模型，利用matlab拉格朗日插值法得到了路段车辆长度与路段上游车流量的关系。
　　　对于问题四，基于问题三模型二中的排队论，利用视频一观察所得车辆当量流量和时间间隔的数据，进行回归分析求出服务时间（效率），利用
求得经过5.7分钟，车辆排队长度将到达上游路口。
关键词：仿真模拟  神经网络  层次分析  回归分析  matlab
- y8 i0 V+ J1 y) ^

爱我跟我走

思路大致上是一致的

杨卿誉

有谁知道成绩什么时候出来呢？

杨卿誉

wangzheng3056 发表于 2013-9-16 15:46
第三问中怎么使用马尔科夫链啊，是动态规划吗？

- A) F" m6 k) M. E: j! A1 \# e请问知道成绩什么时候出来吗

__言_酸_。

都是大神，我还要继续努力~