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yangnianjinxin

今天木有什么好说的，，顶一个吧~~奋斗ing！！

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
+ B; r, r6 ~& W9 U' l9 v( t8 t主要是应用matlab所提供的灰度共生矩阵
, W" e' M4 W7 ^4 x5 p graycomatrix()
& [9 k( u* R6 d9 i/ A) `5 d9 [ graycoprops();
" M9 H% ~7 H. [ 如果人工干预(例如找到最左边)对于附件1是百分百匹配
0 l0 a7 S  e$ C1 A  `% ~7 N                                                 附件2是匹配出两个大块
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';
& S" Q+ t" g% afiles=dir([dirname,'\*.bmp']);
7 G5 Z* Q- d6 Z  JNum_file=numel(files);
3 e% r# V! U! U( v! wdata=cell(1,Num_file);
[M,N]=size(data{1});% M = 1980  N = 72
a = zeros(M,N);
b = zeros(M,N);
4 o/ [% }- D  e6 zc = zeros(Num_file);
1 [' I, X& H: T8 h( N6 p4 md = zeros(1,Num_file);%存储排序序列
for k = 1:Num_file
/ d* T* G, |: ~% h. J    data{k} = imread([dirname '\' files(k).name]);
end

1 ?! @* v* e+ D- O4 n: Dfid = fopen('数据.txt', 'wt');
for i = 1:Num_file
   a = data{i};
1 W+ i; C6 L3 [$ L) p$ r  y" d   e = ones(1,Num_file);
! y4 ?4 u$ l; y, [9 l   for j = 1:Num_file % 要左右匹配两次
# h1 j9 g; y' o, I       b = data{j};
       img = [uint8(a),uint8(b)];
3 s7 E8 `$ f4 t- k       img1 = img(1:1980,70:74); % *****很关键*****
" y5 N+ E! c$ |1 U       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
% U+ D7 V& T  `$ X4 o2 ]; ^       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));
" y" U% S# d! ?   end
    fprintf(fid, '\n');
    [A,B] = min(e);% A 最小值 B索引  B即为
    d(i)= B-1;
5 W. J6 ?8 `3 q( n4 f( U0 Oend

~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。
9 w; f0 [* `# K9 g% D0 o# U2 ^    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。
& a9 ^- b" M2 N  w0 \% x0 u: q    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。
2 ]6 `8 j! o0 z4 V  c' k' N0 L　　　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。
3 a8 g6 L! U: O2 j2 [　　　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。
" H! }+ |" R0 j9 Y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？