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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
主要是应用matlab所提供的灰度共生矩阵
graycomatrix()
; C7 [& v4 s/ N6 }% T graycoprops();
# G& p! R0 \6 e0 |7 \: F 如果人工干预(例如找到最左边)对于附件1是百分百匹配
                                                 附件2是匹配出两个大块
0 r. T/ y$ L& E9 a/ \; l8 I 附件3,4,5方法类似
function [d] = readpic3()
%人工看出 008.bmp 第9张图片 为最左边 将008.改为000
%filename =
dirname='E:\Program Files\MATLAB\workfile';
( H( S5 {  D1 U4 Zfiles=dir([dirname,'\*.bmp']);
1 `' E' U8 M4 [. Z# i1 J$ w8 Z! INum_file=numel(files);
data=cell(1,Num_file);
) E3 r, \5 ]3 c! S[M,N]=size(data{1});% M = 1980  N = 72
a = zeros(M,N);
b = zeros(M,N);
c = zeros(Num_file);
" ]9 p; L8 d6 t$ ?+ K, n* F5 od = zeros(1,Num_file);%存储排序序列
for k = 1:Num_file
    data{k} = imread([dirname '\' files(k).name]);
end

% y% ^7 n4 a0 ]# o4 R! B9 hfid = fopen('数据.txt', 'wt');
( a  u2 S4 o4 p: bfor i = 1:Num_file
, v) G2 D" O  h+ T& w) n   a = data{i};
& o- j4 Y- c7 T* O% L   e = ones(1,Num_file);
) S; ?% d$ s4 i" v7 j   for j = 1:Num_file % 要左右匹配两次
  A' t" Q& Q% P/ M1 i, T' v       b = data{j};
       img = [uint8(a),uint8(b)];
, Q" c9 {% l: z4 L2 E9 m       img1 = img(1:1980,70:74); % *****很关键*****
/ L( Y0 |# Q+ N! Y& m! w! P6 X       glcm = graycomatrix(img1,'NumLevels',4,'offset',[0,2]);
) M, g7 `" B& G7 {# q%        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
& b. G% q) v, ?# U/ k4 L$ f       stats = graycoprops(glcm,{'Contrast','Homogeneity','Energy','Correlation'});%这里仅考虑四个特征值
/ i* I" |% H# J# {% I4 ^       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
       fprintf(fid, '%f ',e(j));
   end
    fprintf(fid, '\n');
; o( H% E; F4 \/ W* Z    [A,B] = min(e);% A 最小值 B索引  B即为
    d(i)= B-1;
- \- |/ v0 H/ G3 Send

~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。
. i6 d$ A7 {* }& I    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。
. ?) Q1 h5 ?3 q. J: N7 H& x    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

6 G8 P( }* u: _! f6 s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。
6 U4 N4 H+ P' @7 W# q7 m, b　　　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
# y0 y+ {7 Y6 ^) T. n8 e求得经过5.7分钟，车辆排队长度将到达上游路口。
: j+ G/ a  ^2 I  m+ w" a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
% b4 f& `! U) h% @6 S' N) V, o第三问中怎么使用马尔科夫链啊，是动态规划吗？

1 N) z/ u- c& K3 Y# p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~