元胞自动机交通流仿真单车道带有弯道的时空图

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资源介绍:

元胞自动机交通流仿真单车道带有弯道的时空图是用来模拟和可视化在有弯道的单车道上车辆流动情况的工具。这种时空图展示了车辆在道路上，尤其是在弯道区域的移动和分布随时间的变化。主要特点：道路与弯道：道路由直线段和弯道组成。弯道区域通常在图中呈现出弯曲的路径。车辆和空车道：车辆和空车道的位置在时空图上用不同的标记或颜色表示。车辆通常用一种颜色（如黑色）表示，空车道用另一种颜色（如白色）表示。时间步进：图的横轴表示时间步，而纵轴表示道路上的位置。弯道的特性会影响车辆在图中的分布。仿真过程：车辆根据预定的规则（如速度、加速、减速、弯道影响等）在弯道和直线段上移动。弯道会影响车辆的速度和行驶轨迹，进而影响交通流。可视化效果：时空图能够显示车辆如何在弯道和直线段之间流动，揭示出交通流在弯道处可能的拥堵或流畅情况。相关论文通常探讨如何通过元胞自动机模型对交通流进行模拟，尤其是在具有复杂道路特征（如弯道）的情况下。例如，研究可能涵盖：模型扩展：一些论文探讨如何将传统的元胞自动机模型扩展到包含弯道的道路网络中，包括如何准确建模弯道对车辆行为的影响。

%% 单向NS模型 clc;clear; dbstop if error; %% 基本参数 vmax=5;%最大速度 lanelength=200;%元胞个数 p_slow=0.2;%随机慢化概率 simtime=2000;%时长 seed=800;%道路 flow=zeros(1,seed); k=zeros(1,seed); des=zeros(seed,simtime/2); des_t=zeros(seed,simtime/2); p_des=zeros(seed,simtime/2); p_dest=zeros(seed,simtime/2); v_mean=zeros(1,seed); %速度平均 %%% space=zeros(1,lanelength); %空间位置 v=nan(1,lanelength); %nan：nan(x,y) 返回一个由 NaN 值组成的 x×y 数组,nan值非数字且不相等 time_space=zeros(simtime,lanelength); %时间矩阵 local_space=zeros(1,lanelength); sb = 0; for occupy_rate=1:seed %----------interupted car drive in---------------% space=zeros(1,lanelength); v=nan(1,lanelength); %-----------------startstatus（启动）---------------% car_number=fix(lanelength*occupy_rate/seed); %车辆数（fix:小于n的整数） n_total=randperm(lanelength,car_number); %randperm（k,n）：在前k个数中随机选择n个数？ space(1,n_total)=1; %第1行第n_total列位置为1，其余位置为0 k(occupy_rate)=car_number/lanelength; %密度 v_original=fix(1+(vmax-1)*rand(1,car_number)); %初始速度？？？ v(space==1)=v_original; %给予初始车辆初始速度 v_time=zeros(1,simtime/2); for time=1:simtime v_next=nan(1,lanelength); space_next=zeros(1,lanelength); n_t=find(space~=0&~isnan(v)); %寻找位置非空且速度不为nan的索引。find:查找非零元素的索引和值,isnan:使用 isnan 函数检测数组中的 NaN。~逻辑非，&逻辑and. space_space=[space,space]; %c=[a,b]表示合并a,b time_space(time,:)=space; %将第time行变为space数组 %---------------velocity upgrade（速度更新）------------% v_next(space==1)=min(v(space==1)+1,vmax);%非空位置更新速度 for i=1:length(n_t) %这个循环作用是检索非空位置前方是否有车，如果有车进行减速 dn=vmax; for j=n_t(i)+1:n_t(i)+vmax if space_space(j)==1 dn=j-(n_t(i)+1);break; end end v_next(1,n_t(i))=min(dn,v_next(n_t(i))); end v_des=v_next-v; m_slow = (rand(1,car_number) <= p_slow);%%随机慢化，输出逻辑值0或1 v_next(space==1) = max(0,v_next(space==1)-m_slow); v_dest=v_next-v; if time>simtime/2 des(occupy_rate,time-simtime/2)=mean(v_des(v_des<0)); %mean：返回均值 des_t(occupy_rate,time-simtime/2)=mean(v_dest(v_dest<0)); p_des(occupy_rate,time-simtime/2)=sum(v_des<0)/car_number; p_dest(occupy_rate,time-simtime/2)=sum(v_dest<0)/car_number; v_time(1,time-simtime/2)=mean(v_next(~isnan(v_next))); end v=v_next; v_next=nan(1,lanelength); % keyboard; %----------------movement--------------% for i=1:length(n_t) % length(n_t) n_next=n_t(i)+v(n_t(i)); if n_next>lanelength n_next=n_next-lanelength; if time>simtime/2 flow(occupy_rate)=flow(occupy_rate)+1; flow end end space_next(n_next)=space(n_t(i)); v_next(n_next)=v(n_t(i)); end v=v_next; space=space_next; sb = sb+1; v_next=nan(1,lanelength); % space_next=zeros(1,lanelength); end v_mean(1,occupy_rate)=sum(v_time)*2/simtime; end des = abs(des); des_t=abs(des_t); flow = flow; figure(1) %流量密度图 scatter(k,flow,'b.'); xlabel('密度'); ylabel('流量'); title('流量密度图') hold on figure(2) %密度速度图 scatter(k,v_mean,'b.'); xlabel('密度'); ylabel('速度'); title('速度密度图') figure(3) %流量速度图 scatter(flow,v_mean,'b.'); xlabel('流量'); ylabel('速度'); title('速度流量图')

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