快来谈谈自己的国赛Idea吧，回帖就有机会免费参加国际赛与美赛数学中国赛前培训~！

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
主要是应用matlab所提供的灰度共生矩阵
graycomatrix()
graycoprops();
+ m) o0 Z  Y  `; ]3 A+ W& | 如果人工干预(例如找到最左边)对于附件1是百分百匹配
, U* X  r  c7 T' ?  X                                                 附件2是匹配出两个大块
4 P/ `6 I6 F5 a 附件3,4,5方法类似
5 z0 z' u: `5 y function [d] = readpic3()
%人工看出 008.bmp 第9张图片 为最左边 将008.改为000
5 u- z; `" _  Q! a  E%filename =
dirname='E:\Program Files\MATLAB\workfile';
files=dir([dirname,'\*.bmp']);
Num_file=numel(files);
. i2 A$ \5 Y, Ndata=cell(1,Num_file);
[M,N]=size(data{1});% M = 1980  N = 72
% P9 |6 W" O6 |8 a9 m9 La = zeros(M,N);
b = zeros(M,N);
c = zeros(Num_file);
d = zeros(1,Num_file);%存储排序序列
" s3 q9 x4 u$ z5 E, r% ]% |for k = 1:Num_file
, v9 [9 `8 H  M* Q0 Z7 b/ a" W) l    data{k} = imread([dirname '\' files(k).name]);
8 X% u6 k' s+ d. N/ nend

) n4 Z. r. N- P; |! N6 qfid = fopen('数据.txt', 'wt');
3 Q/ f; J$ e  I" T2 L  l  Yfor i = 1:Num_file
   a = data{i};
3 h0 o* u5 Q: ?6 Z1 P   e = ones(1,Num_file);
- l! ?. v2 C  {: [   for j = 1:Num_file % 要左右匹配两次
6 Z* W( p1 m" Q* R- c       b = data{j};
       img = [uint8(a),uint8(b)];
       img1 = img(1:1980,70:74); % *****很关键*****
! j, m) Z% ?! }5 G% [  R9 u: `       glcm = graycomatrix(img1,'NumLevels',4,'offset',[0,2]);
% w8 Q  E* H. F" a( Z$ c%        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
- J# R- q& V- V* k1 X9 a/ m. ]; N" Q       stats = graycoprops(glcm,{'Contrast','Homogeneity','Energy','Correlation'});%这里仅考虑四个特征值
6 K# p5 H! a4 M0 r) m. `' V% ]       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
+ V/ E9 a- z  L: h* {* R" F  f       fprintf(fid, '%f ',e(j));
   end
; A. j9 p" s0 l5 u3 Y& t" M    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。
9 |, m' e6 _: X) w% y  p    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
. |$ i5 h. K; K
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。
　　　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。
$ j. s: I  [1 b1 k% d关键词：仿真模拟  神经网络  层次分析  回归分析  matlab

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
! ]( k: _" w$ w4 ]第三问中怎么使用马尔科夫链啊，是动态规划吗？

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~