三车道交通流元胞自动机研究附matlab代码

简介: 三车道交通流元胞自动机研究附matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法  神经网络预测雷达通信 无线传感器

信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机 电力系统

⛄ 内容介绍

元胞自动机(Cellular Automata,简称CA)模型作为交通流理论的一种重要数学模型,具有时空离散、规则简单、计算效率高、易于实现等特点,一直都是交通流研究的一个热点,具有广阔应用前景。本文在现有元胞自动机交通流模型的基础上,建立双车道元胞自动机交通流模型。

⛄ 部分代码

function [v,gap,LUP,LDOWN]=para_count(plaza,v,vmax);

   [L,W]=size(plaza);% The size of the lane, including the boundary

   % speed up for the maximum speed

   for lanes=2:W-1;

       temp=find(plaza(:,lanes)==1); %判断哪里有车

       for k=1:length(temp)

           i=temp(k);

           v(i,lanes)=min(v(i,lanes)+1,vmax(i,lanes));%加速

       end

   end

   %step2: gaps betweem current car and the front one

   gap=zeros(L,W);

   for lanes=2:W-1;

       temp=find(plaza(:,lanes)==1);

       nn=length(temp);% The number of cars in this lane

       for k=1:nn;

           i=temp(k);

           if(k==nn)

               gap(i,lanes)=L-(temp(k)-temp(1)+1);% periodic boundary

               continue;

           end

           gap(i,lanes)=temp(k+1)-temp(k)-1;%判断辆车间距

       end

   end



   %step3:计算每车左车道的前后车的距离是否在要求范围内

   LUP=zeros(L,W);

   LDOWN=zeros(L,W);

   for lanes=2:W-2;

       temp=find(plaza(:,lanes)==1);%判断哪里有车

       nn=length(temp);

       for k=1:nn;

           i=temp(k);

           LDOWN(i,lanes)=(plaza(mod(i-2,L)+1,lanes+1)==0);

           if(k==nn)

               if(sum(plaza([i:L],lanes+1))==0 & sum(plaza([1:mod(i+gap(i,lanes),L)+1],lanes+1))==0)

                   LUP(i,lanes)=1;

               end

               continue;

           end

           if(sum(plaza([i:i+gap(i,lanes)+1],lanes+1))==0)

               LUP(i,lanes)=1;

           end

       end

   end

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]李松, 张杰, 贺国光. 基于元胞自动机模型的交通流混沌仿真研究[J]. 计算机工程与应用, 2007, 43(32):4.

⛄ Matlab代码关注

❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
相关文章
|
7天前
|
存储 编解码 算法
【多光谱滤波器阵列设计的最优球体填充】使用MSFA设计方法进行各种重建算法时,图像质量可以提高至多2 dB,并在光谱相似性方面实现了显著提升(Matlab代码实现)
【多光谱滤波器阵列设计的最优球体填充】使用MSFA设计方法进行各种重建算法时,图像质量可以提高至多2 dB,并在光谱相似性方面实现了显著提升(Matlab代码实现)
|
7天前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
【高创新】基于优化的自适应差分导纳算法的改进最大功率点跟踪研究(Matlab代码实现)
【高创新】基于优化的自适应差分导纳算法的改进最大功率点跟踪研究(Matlab代码实现)
86 14
|
7天前
|
机器学习/深度学习 算法
【概率Copula分类器】实现d维阿基米德Copula相关的函数、HACs相关的函数研究(Matlab代码实现)
【概率Copula分类器】实现d维阿基米德Copula相关的函数、HACs相关的函数研究(Matlab代码实现)
|
9天前
|
算法 计算机视觉
【MPDR & SMI】失配广义夹角随输入信噪比变化趋势、输出信干噪比随输入信噪比变化趋势研究(Matlab代码实现)
【MPDR & SMI】失配广义夹角随输入信噪比变化趋势、输出信干噪比随输入信噪比变化趋势研究(Matlab代码实现)
|
9天前
|
编解码 人工智能 算法
【采用BPSK或GMSK的Turbo码】MSK、GMSK调制二比特差分解调、turbo+BPSK、turbo+GMSK研究(Matlab代码实现)
【采用BPSK或GMSK的Turbo码】MSK、GMSK调制二比特差分解调、turbo+BPSK、turbo+GMSK研究(Matlab代码实现)
|
9天前
|
机器学习/深度学习 编解码 并行计算
【改进引导滤波器】各向异性引导滤波器,利用加权平均来实现最大扩散,同时保持图像中的强边缘,实现强各向异性滤波,同时保持原始引导滤波器的低低计算成本(Matlab代码实现)
【改进引导滤波器】各向异性引导滤波器,利用加权平均来实现最大扩散,同时保持图像中的强边缘,实现强各向异性滤波,同时保持原始引导滤波器的低低计算成本(Matlab代码实现)
|
9天前
|
机器学习/深度学习 传感器 边缘计算
【故障诊断】基于时滞反馈随机共振的增强型旋转电机故障诊断(Matlab代码实现)
【故障诊断】基于时滞反馈随机共振的增强型旋转电机故障诊断(Matlab代码实现)
|
9天前
|
传感器 机器学习/深度学习 算法
【UASNs、AUV】无人机自主水下传感网络中遗传算法的路径规划问题研究(Matlab代码实现)
【UASNs、AUV】无人机自主水下传感网络中遗传算法的路径规划问题研究(Matlab代码实现)
|
9天前
|
运维 算法
【故障诊断】基于最小熵反卷积、最大相关峰度反卷积和最大二阶环平稳盲反卷积等盲反卷积方法在机械故障诊断中的应用研究(Matlab代码实现)
【故障诊断】基于最小熵反卷积、最大相关峰度反卷积和最大二阶环平稳盲反卷积等盲反卷积方法在机械故障诊断中的应用研究(Matlab代码实现)
|
7天前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
【裂纹检测】检测和标记图片中的裂缝(Matlab代码实现)
【裂纹检测】检测和标记图片中的裂缝(Matlab代码实现)

热门文章

最新文章