基于MATLAB的交通流计算机模拟
交通运输matlab仿真实验指导书-附程序
《Matlab与通信仿真》实验指导书(下)通信基础教研室上课时间：学年第学期系部：班级：姓名：班内序号：指导教师：实验课程成绩：目录实验一MATLAB基础实验 (1)实验一成绩实验二绘图和确知信号分析实验 (8)实验二成绩实验三随机信号与数字基带实验 (15)实验三成绩实验四模拟调制实验 (24)实验四成绩实验五模拟信号数字传输实验（一） (32)实验五成绩实验六模拟信号数字传输实验（二） (41)实验六成绩实验七数字频带传输系统实验 (47)实验七成绩实验八通信系统仿真综合实验 (57)实验八成绩实验一 MATLAB 基础实验一、实验目的● 了解MATLAB 程序设计语言的基本特点，熟悉MATLAB 软件运行环境 ● 掌握创建、保存、打开m 文件及函数的方法● 掌握变量等有关概念，具备初步的将一般数学问题转化为对应的计算机模型并进行处理 的能力二、实验内容及步骤1.在Command Window 里面计算①(358)510++÷⨯；②sin(3)π③123456789A ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦，789456123B ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦，计算：,,\,/C A B D A B A C C B =⨯=+； ④3 1.247.5 6.6 3.15.4 3.4 6.1D ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦，求1',,D D D -； ⑤12345678i i Z i i ++⎡⎤=⎢⎥++⎣⎦，输入复数矩阵；2.建立.m 文件，用for 循环语句生成10×10的矩阵A ：12102311101119⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦,将A 矩阵进行水平和垂直翻转得到矩阵B 和C 。
将A 矩阵的前5行，5列变成0并赋值给D 。
3.建立.m 文件，随机产生一个50×50的矩阵，元素值为从0到255，要求用0和255对该矩阵进行标记，元素值大于128的标记为255，元素值小于128的标记为0。
双圆道交通流CA模型Matlab程序
%function [rho, flux, vmean] = ns2(rho, p, L, tmax)%注意：主函数一定不能像子函数一样以function开头。
此程序为含控制按钮NS模型改编双车道，无换道。
% NS: This script implements the Nagel Schreckenberg cellular automata based% traffic model. Car move forward governed by NS algorithm:%% 1. Acceleration. If the vehicle can speed up without hitting the speed% limit vmax it will add one to its velocity, vn -> vn + 1. Otherwise,% the vehicle has constant speed, vn 鈫? vn.%% 2. Collision prevention. If the distance between the vehicle and the car% ahead of it, dn, is less than or equal to vn , i.e. the nth vehicle% will collide if it doesn't slow down, then vn 鈫? dn 鈭? 1.%% 3. Random slowing. Vehicles often slow for non-traffic reasons (cell% phones, coffee mugs, even laptops) and drivers occasionally make% irrational choices. With some probability pbrake, vn =? vn -1,% presuming vn > 0.%% 4. V ehicle movement. The vehicles are deterministically moved by their% velocities, xn -> xn + vn .%% USAGE: flux = ns(rho, p, L, tmax, isdraw)% rho = density of the traffic% p = probability of random braking% L = length of the load% tmax = number of the iterations% animation = if show the animation （动画）of the traffic% spacetime = if plot the space-time after the simuation ended.% flux = flux of the traffic%% zhou lvwen: zhou.lv.wen@rho = 0.25; p = 0.25; L = 100;tmax = 100; i=0;%=============================================%build the GUI%define the plot buttonplotbutton=uicontrol('style','pushbutton',...'string','Run', ...'fontsize',12, ...'position',[60,400,50,20], ...'callback', 'run=1;');%define the stop buttonerasebutton=uicontrol('style','pushbutton',...'string','Stop', ...'fontsize',12, ...'position',[120,400,50,20], ...'callback','freeze=1;');%=============================================%define the Quit buttonquitbutton=uicontrol('style','pushbutton',...'string','Quit', ...'fontsize',12, ...'position',[180,400,50,20], ...'callback','stop=1;close;');%=============================================vmax = 5; % maximun speed% place a distribution with densityncar = round(L*rho);rho = ncar/L;x1= sort(randsample(1:L, ncar));x2= sort(randsample(1:L, ncar));x=[x1;x2];%randsample(1:L, ncar)，从1-100产生25个随机整数，sort 排序默认升序v = vmax * ones(2,ncar); % start everyone initially at vmax[h1,h2] = plotcirc(L,x,0.1);flux = 0; % number of cars that pass through the endvmean = 0;road = zeros(tmax, L);stop= 0; %wait for a quit button pushrun = 0; %wait for a drawfreeze = 0; %wait for a freezewhile (stop==0)if (run==1)if i<tmaxi=i+1;% accelerationv = min(v+1, vmax);%collision preventiongaps = gaplength(x,L); % determine the space vehicles have to movev = min(v, gaps-1);% random speed dropsvdrops = ( rand(2,ncar)<p );v = max(v-vdrops,0);% update the positionx = x + v;passed = x>L; % cars passed at time rx(passed) = x(passed) - L;% periodic boundary conditionsflux = flux + sum(v/L); %flux = flux + sum(passed);vmean = vmean + mean(v);%自迭代一半后开始计算流量road(i,x) = 1;[h1,h2] = plotcirc(L,x,0.1,h1,h2);endendif (freeze==1)run = 0;freeze = 0;endxlabel({strcat('flux= ',num2str(mean(flux))), ...strcat('vmean = ', num2str(mean(vmean))),...strcat('i = ',num2str(i))})drawnow %need this in the loop for controls to workendfigure(2);imagesc(road);colormap([1,1,1;0,0,0]);axis image;%实则就是将车辆的状况用图像表示出来，colormap([1,1,1;0,0,0])是将车辆表示为黑色。
基于MATLAB的交通流计算机模拟
基于MATLAB的交通流计算机模拟
一、简介
交通流模拟可以用来研究和预测交通状况，一般而言，它可以从数学模型出发，模拟交通场景，并且可以统计出车流的各项参数。
MATLAB是一种相对廉价的模拟工具，能够提供强大的数学模型构建。
本文将从MATLAB的基本原理出发，介绍交通流模拟应用的基本原理和模型结构，并分析MATLAB交通流模拟的有效性和优缺点。
二、MATLAB交通流模拟原理
MATLAB是一个高级编程语言，其优点是能够快速构建复杂的数学模型，便于计算机科学家和工程师快速开发算法完成相关任务。
其强大的数学处理能力，可以让我们构建出实用的交通流模型。
MATLAB的交通流模拟可以被分为两个部分：一是建立模型，二是使用MATLAB应用，解决模型中的数学问题。
（1）建立模型
建立交通流模型，首先要设计一组输入变量以及相应的关系式。
从数学角度来讲，输入变量可以为道路长度、车道宽度、车流密度、平均行驶速度等等，而关系式则包括交通流的阻抗模型、车辆行驶距离的路口模型等。
（2）使用MATLAB应用
在模型建立完成后，我们可以使用MATLAB提供的相关函数和包，以及一组给定的参数，来求解出实际的交通流量。
MATLAB在交通运输规划与设计中的应用
MATLAB在交通运输规划与设计中的应用交通运输是现代社会中至关重要的一环。
它不仅是人们出行的必备工具，还是各个行业发展的基础。
因此，交通规划与设计对于社会经济的发展具有重要意义。
随着技术的不断进步，计算机科学与工程领域的软件应用也变得日益重要。
在交通运输规划与设计领域，MATLAB作为一种强大的数学软件，得到了广泛的应用。
一、交通流模拟与预测交通流模拟与预测是交通规划的重要环节。
利用MATLAB可以对城市道路网络进行模拟，通过模拟交通流量、速度等数据，可以更好地了解交通拥堵、交通事故等问题。
在模拟中，MATLAB提供了多种算法和模型，可以对不同的交通场景进行建模。
例如，基于微观交通仿真模型，可以模拟出现实中的交通行为，预测交通拥堵情况，为交通规划者提供科学依据。
二、交通信号优化交通信号优化是提高交通效率和减少交通事故的重要措施之一。
利用MATLAB可以进行交通信号优化算法的设计与实现。
通过交通仿真模型，可以模拟不同的交通场景，并根据交通流量、信号配时等参数进行优化。
MATLAB提供了多种优化算法，如遗传算法、模拟退火算法等，可以帮助交通规划者找到最佳的信号控制策略，提高交通效率。
三、公共交通路线规划现代城市中，公共交通系统起着至关重要的作用。
优化公共交通路线可以提高公共交通的效率，减轻交通拥堵问题。
MATLAB提供了路网分析和多目标规划等功能，可以帮助规划者确定最佳的公共交通路线。
同时，通过与地理信息系统（GIS）结合使用，可以实现对城市交通网络的可行性评估和方案设计。
四、交通事故预测与分析交通事故是交通运输中一个不可忽视的问题。
通过数据分析和模型建立，可以提前预测和分析交通事故发生的概率和影响因素。
MATLAB的强大数据处理能力和统计分析功能，可以帮助交通规划者从大量的交通数据中提取信息，并建立风险模型。
通过对不同情景的模拟，可以有效减少交通事故的发生，提高城市道路的安全性。
五、交通需求预测与分析合理的交通需求预测是交通规划与设计的基础。
基于Matlab的交通流及交叉口信号控制的仿真研究
作者签名：孛荡
日期：∥访年６月≯日 学位论文版权使用授权书
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２、以当前通行相位和厝继相位的平均延误时间和排队数量作为状态，以未来
～段时间内的相应预测值作为事件，建立了基于ＦＤＥＳ的交叉口信号控制模型，设 计了相位分配器秘绿灯延时策略，运震Ｍａ￡ｌ曲对模型进行仿真，结果表明７该模型 的有效性。 ３、以绿灯时间为系统状态，车辆的到达和离去作为事件，建立ＦＤＥＳ模型， 最后对模型进行了仿真，通过仿真结果对交叉瞄通行能力进行了微观分析，结果表 明了ＦＤＥＳ对交通信号控制系统建模是适宜的，控制是有效的。此模型对予缓解城
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ＭＡＳＴＥＲ’Ｓ ＴＨＥＳＩＳ
摘要
近年来，在快速城市化进程和经济发展的影响下，城市交通需求迅速增长，交通问 题成为困扰许多大城市发展的通病，交通拥堵成为制约城市经济和社会发展的“瓶 颈”，而且随着机动车数量的迅速增加而目趋严重，越来越弓ｌ起国家和公众的密切关 注。现代计算机技术的高速发展使得其成为各个领域的重要研究工具，运用计算机 仿真技术已成为许多领域系统分析帮设计的重要技术手段。 本文基于Ｍａｔｌａｂ这种新型的高性能的语言，首先运用其中的动态系统仿真工具 Ｓｉ翔ｕｌｉ珏ｌ（，针对连续系统盼交通流模型进行了点观的仿真，克服了传统编程语言仿 真的繁杂，难度商，周期长的缺点。然后针对交通量的急剧增加和交通流的日益复 杂引起的信号交叉口处的交通拥堵这一问题，根据交通系统复杂性、随机性和难以
Matlab技术在智能交通中的应用
Matlab技术在智能交通中的应用在现代社会中，交通问题一直以来都是一个人们关注的话题。
随着城市化程度的不断提高，交通拥堵、事故频发等问题也越来越突出。
为了解决这些问题，智能交通系统应运而生。
而Matlab技术作为一种强大且灵活的计算和模拟工具，可以在智能交通领域发挥重要作用。
本文将就Matlab技术在智能交通中的应用进行探讨。
一、智能交通系统的概述智能交通系统是利用计算机、通信和其他先进技术来对城市交通进行管理和调度的系统。
其主要目标是提高交通效率、减少交通事故、改善出行体验等。
智能交通系统可以通过传感器、视频监控、通信设备等技术手段进行数据采集，然后利用数据分析和优化算法进行交通控制和管理。
二、Matlab在智能交通中的模拟和优化1. 智能交通模拟Matlab可以通过建立交通系统模型来对交通流进行模拟。
通过模拟可以分析不同交通流量、信号配时方案等因素对交通系统的影响。
基于仿真模型，可以优化交通信号控制、路口布局等方面的策略。
同时，Matlab还能够模拟车辆行为，通过仿真测试路段的交通容量和稳定性。
2. 路径规划和交通优化Matlab可以通过数学建模和优化算法来进行路径规划和交通优化。
路径规划是通过计算最短路径或最优路径来引导车辆行驶。
而交通优化可以通过改变交通信号配时、路网布局等方式来提高交通效率。
Matlab提供了各种优化算法和工具箱，例如遗传算法、粒子群算法等，可以灵活应用于交通优化问题。
三、Matlab在交通数据分析中的应用1. 交通数据处理与分析智能交通系统通过传感器、视频监控等设备采集到大量的交通数据，例如车辆速度、车流量等。
这些数据通常需要进行清洗、整理和分析。
Matlab提供了丰富的数据处理和分析函数，可以帮助交通部门对数据进行有效利用。
同时，通过数据分析，可以发现交通瓶颈、事故易发路段等问题，为交通规划和管理提供科学依据。
2. 交通流量预测基于历史交通数据，Matlab可以建立预测模型，通过数据挖掘和机器学习算法来预测未来的交通流量。
基于MATLAB的交通流计算机模拟
基于MATLAB的交通流计算机模拟交通流计算是交通工程中的一个重要研究方向，用于分析交通流量、交通状况和交通运行的模拟。
MATLAB是一种强大的数学计算软件，可以用于建立交通流计算的模拟模型。
本文将介绍基于MATLAB的交通流计算机模拟。
交通流计算模拟可以用来预测不同交通系统中的交通流量、速度、密度等参数。
这些参数的准确估计对于合理规划交通路网、提高交通运行效率至关重要。
使用MATLAB进行交通流计算模拟能够提供实时的、准确的交通状况估计，帮助交通工程师和规划者分析和解决交通问题。
下面以一个简单的例子来介绍如何使用MATLAB进行交通流计算机模拟。
假设有一个单车道的道路，长度为1公里，开始时没有车辆在道路上行驶。
我们想要模拟在不同时间段内车辆在道路上的行驶情况。
首先，我们需要确定道路的交通流量。
交通流量是单位时间内通过其中一路段的车辆数量。
为了模拟不同时间段的流量变化，我们可以使用MATLAB中的随机数生成函数。
假设在第1分钟，交通流量为20辆/分钟，在第2分钟，交通流量为30辆/分钟，以此类推。
我们可以使用以下代码来生成交通流量数据：```matlabflow = [20 30 40 35 30 25]'; % 设置每分钟的交通流量flow_sim = repelem(flow, 60); % 将每分钟的交通流量扩展为每秒的交通流量```接下来，我们需要根据交通流量来模拟车辆在道路上的行驶情况。
我们可以使用MATLAB中的离散事件仿真来模拟车辆的行驶。
首先，我们需要定义车辆的速度、车辆间距等参数。
然后，我们可以使用以下代码来模拟车辆的行驶情况：```matlabvehicle_speed = 60; % 车辆速度，单位为km/hsafe_distance = 10; % 车辆之间的最小安全距离，单位为mvehicle_number = length(flow_sim); % 计算需要车辆的数量vehicle_position = zeros(vehicle_number, 1); % 存储每辆车的位置vehicle_velocity = zeros(vehicle_number, 1); % 存储每辆车的速度for t = 1:length(flow_sim)%更新车辆位置和速度vehicle_position = vehicle_position + vehicle_velocity;vehicle_velocity = min(vehicle_velocity,safe_distance/(t/3600));%添加新车辆if flow_sim(t) > 0vehicle_position(end+1) = 0;vehicle_velocity(end+1) = vehicle_speed;endend```通过以上代码，我们可以得到不同时间段内车辆在道路上的位置。
Matlab在交通仿真中的应用技巧
Matlab在交通仿真中的应用技巧引言近年来，交通拥堵问题日益严重，给人们的生活和经济发展带来了很大的困扰。
为了解决交通拥堵问题，提高交通效率，交通仿真成为了一种重要的工具。
而Matlab作为一种强大的数学计算软件，可以提供丰富的工具和函数，为交通仿真提供了很大的帮助。
本文将介绍一些Matlab在交通仿真中的应用技巧，包括交通流模型、交通信号灯优化、路网设计和交通预测等方面。
1. 交通流模型交通流模型是交通仿真的基础，它用于描述交通流的行为和变化。
在Matlab中，我们可以利用各种数学模型来建立和模拟交通流。
常用的交通流模型包括微观模型和宏观模型。
微观模型主要用于个体车辆行为的建模，宏观模型主要用于整个交通网络的流量分布和拥堵状况的模拟。
在建立交通流模型时，我们需要收集大量的交通数据，包括车辆的速度、密度和流量等信息。
利用Matlab的数据处理功能，我们可以轻松地对这些数据进行分析和建模。
例如，可以使用Matlab的数据统计函数来计算交通流的平均速度和流量，进而推导出交通流的密度和流量之间的关系。
2. 交通信号灯优化交通信号灯是调控交通流的重要手段。
合理地优化交通信号灯的配时方案，可以有效减少交通拥堵和减少人们的出行时间。
在Matlab中，我们可以利用优化算法来优化交通信号灯的配时方案。
常用的优化算法有遗传算法、粒子群算法等。
首先，我们需要建立交通信号灯的仿真模型，模拟交通信号灯的开关过程和车辆的行驶。
然后，利用Matlab的优化函数，设置优化目标和约束条件，进行信号灯配时方案的优化。
最后，通过仿真实验，评估不同配时方案的性能，选择最优的配时方案。
3. 路网设计路网设计是交通规划和交通工程中的重要环节。
合理地设计路网，可以提高交通的通行能力和效率。
在Matlab中，我们可以利用图论算法和网络流模型来进行路网设计。
首先，我们需要建立路网的拓扑结构，即道路和交叉口之间的连接关系。
然后，利用图论算法，计算路网的最短路径和最小生成树等信息。
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基于MATLAB的交通流计算机模拟摘要：设计标准和各类出行，环境及社会的发展预测，对六车道的桥面的的交通流进行预测模拟，并实现其可视化，直观地了解未来桥面的车流模式，为评估和修正设计方案提供依据。
本作品利用MATLAB软件方便的技术方法来实现交通流的模拟和可视化，具有较强的可读性和可控制性。
1 引言计算机模拟技术作为一门独立的学科始于20世纪40年代。
70年代以来，随着系统科学与计算机科学技术的发展，模拟技术得到了迅猛的发展，已经广泛地应用几乎所有的学科。
在交通运输系统的规划、设计、运营分析等方面的应用更是得到了长足发展，并在交通运输工程学科中形成了交通模拟这一崭新的领域。
交通模拟技术在分析、评价公路运输系统及其构成单元中起主要角色。
它们通常与其他诸如供给-需求分析、通行能力分析、交通流模拟、跟车理论、波动理论等分析方法相结合来构造复杂的公路交通子系统，或一些子系统经过相互作用而组成的大系统的模拟框架。
这些子系统可以是单个的信号交叉口、无信号交叉口、居民区或商业中心区的交通密集路网、线控或网控信号系统、高速公路、乡村双车道公路或多车道公路系统。
到现在为止，可以说交通问题的研究已经有三种方法——经验实测方法、理论分析方法、计算机模拟方法。
最常用的方法是经验实测法。
实测法的最大优点是基本数据都来源于实际现场，有限大的可信度，不需要什么假设条件。
但是，其弱点是对于个别因素的影响情况很难确定。
理论分析法，总是要采取一些基本假设，这些假设受理论研究者水平的限制有些可能不正确，必定或多或少地与实际有些偏差。
其优点是对于个别因素的影响有明确的数量关系表示。
计算机模拟则间有以上两种方法的优点，由于计算机模拟模型是理论推演，抽象出来的，而一些基本数据则是来自现场实测，而且利用计算机模拟方法能产生很多像实测法那样得到的交通数据。
MATLAB 是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，拥有友好的工作平台和编程环境，简单易用的程序语言，强大的科学计算机数据处理能力，出色的图形处理功能，应用广泛的模块集合工具箱，实用的程序接口和发布平台等诸多优点，方便交通流模拟的实现和可视化，大大减轻程序语言的复杂程度。
2 六车道交通流的运行模型建立交通流模型的根本目的是要以足够的精度来再现客观的交通现象，在进行交通流的微观模拟的过程中，根据交通流分布的一般规律、交通调查和基本经验为基础，全面构造车辆的到达，车流分布，车辆类型，车速，在路段上自由行驶，跟驰等。
这里的交通模型主要包括两部分：一是车辆的产生模型；二是车辆的行驶模型。
车辆产生模型就是车辆的输入部分，作用与被模拟路段的起始断面上，它依依靠随机技术产生符合给定参数的泊松分布，向系统提供初值，并以经验概率分布于六个不同的车道。
车辆的行驶模型即是反应车辆在路段上行驶状态变化的模型，本文根据交通调查得出的一般车流车辆类型的分布将车辆分为十一种类型，前六种为固定车重的车辆，以各自不等的概率出现在模拟路段的车道上；后六种车是变载的车辆，将其分为空车和满载两种情况（不计车辆半载情况），并以不同的概率出现。
车速根据交通调查所得的各类型的车辆的平均车速，并允许其随机产生上下数值为μ的震荡，这里我们取μ为0.1。
2.1 模拟基本参数确定桥面长度（米）---------bridgeLength=1080*2=2160；桥面宽度（米）---------bridgeWidth=33；模拟总时间（秒）-------T=3*7*24*60*60s基准汽车长度（米）-----vehicleLength=2.5;基准汽车宽度（米）-----vehicleWidth=1.8;车道宽度（米）---------laneWidth=3.75;车道数量---------------laneNumber=6;时间步长（秒）---------dt=1s各车型平均车速 (m/s) ：vave(1)=91.38/3.6; vave(2)=77.08/3.6;vave(3)=77.08/3.6; vave(4)=74.34/3.6;vave(5)=74.34/3.6; vave(6)=63.06/3.6;vave(7)=63.06/3.6; vave(8)=63.39/3.6;vave(9)=51.49/3.6; vave(10)=53.98/3.6;vave(11)=43.31/3.6;2.2 车辆的随机产生本文的随机车辆产生是依据泊松分布原理的断面发车模型。
车辆进入模拟路段是个随机性事件，因此，可将其转化为进入模拟路段的车辆之间的间隔时间视为随机量。
根据车辆进入模拟路段本身的特点，从理论上应满足下列条件：1)在不相重叠的时间区间车辆的产生是互相独立的，即无后效性；2)对充分小的 t，在时问区间[t，t+ t]有一辆车产生的概率与t无关，而与区间长度 t成正比，即车辆的产生具有平稳性；3)对于充分小的 t，在时间区间[t，t+ t]一条车道上有2辆或2辆以上车辆产生的概率极小，即具有普遍性。
P(k)=其中: P（k）---表示在计数间隔t到达k辆车或k个人的概率；--------表示单位时间间隔的平均到达率（辆/s或人/s）；t--------为每个计数间隔持续的时间或距离。
文中应用MATLAB中工具函数poissrnd（）产生一组随机数，有效地描述了车辆在个车道产生的概率。
以下为通过matlab产生新车流的代码（以第一类车辆为例，只列出局部）；%--------create new vehicle-------------sn=poissrnd(2*flux*deltat/3600);for m=1:sn%-----------------------typernd=unifrnd(0,1);if typernd<=0.4822type=1;lanernd=unifrnd(0,1);if lanernd<=0.5068laneArr=[3,4];lanenum=laneArr(ceil(unifrnd(0,2)));elseif lanernd>0.5068 & lanernd<=0.8546laneArr=[2,5];lanenum=laneArr(ceil(unifrnd(0,2)));elselaneArr=[1,6];lanenum=laneArr(ceil(unifrnd(0,2)));end……车流在个车道的分配ij A 第i 类车在第j 车道出现的概率ij 0.14550.19380.19380.22650.22650.23520.23520.33220.41800.41800.41800.34870.35580.35580.36430.36430.52080.52080.52900.54840.54840.54840.50680.45040.45040.40920.40920.22400.22400.13880.03360.03360.A A ==03360.50680.45040.45040.40920.40920.22400.22400.13880.03360.03360.03360.34870.35580.35580.36430.36430.52080.52080.52900.54840.54840.54840.14550.19380.19380.22650.22650.23520.23520.33220.41800.41800.4180⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦i B 表示随机产生的车流中i B 第i 类车出现的概率[][]i 0.48220.05020.05030.09500.09500.05170.05180.02000.03460.3460.346B B ==车速的确定本模型中的车速数据来自交通调查所得的平均车速，以m/s 计，用vave(i)=Vi/3.6来转化，i 表示车辆类型，Vi 为交通调查所得车速。
为了更加真实地模拟交通流的车速，我们允许车速在一定围震荡，取震荡系数μ=0.1即： vave(VT)*(1+unifrnd(-0.1,0.1) 车长的确定以车辆类型1的车长为基准车长，车宽，车长为2.5m ，车宽1.8m ，其他各种类型的车长用基准车长乘以一个各自的系数，得出各种车型的尺寸。
即：K （i ）= C*K （1）C=Ci=[1，1.32，1.88，2.4，1.32，1.6，2.2，3.4，4.8，5.4，5.2] 车重的确定根据交通调查结果和理论分析，前六种车型为恒定车重车型，车重服从一定参数的正态分布，后五种车型为变车重车型，空车和载重分别以不同的概率出w( 1)=normrnd(1.525,0.279);w( 2)=normrnd(2.604,1.219);w( 3)=normrnd(9.098,1.770);w( 4)=normrnd(11.497,2.735);w( 5)=normrnd(4.147,1.681);w( 6)=lognrnd(2.150068,0.43456 650);wc(7)=unifrnd(0,1);if wc(7)<=0.66377w( 7)=normrnd(14.85,3.697461);elsew( 7)=normrnd(28.71,5.095411);endwc(8)=unifrnd(0,1);if wc(8)<=0.66377w( 8)=normrnd(14.85,3.697461);elsew( 8)=normrnd(28.71,5.095411);endwc(9)=unifrnd(0,1);if wc(9)<=0.66377w( 9)=normrnd(14.85,3.697461);elsew( 9)=normrnd(28.71,5.095411);endwc(10)=unifrnd(0,1);if wc(10)<=0.42375w(10)=normrnd(17.22,2.165161);elsew(10)=normrnd(38.07,15.17451);end%--wc(11)=unifrnd(0,1);if wc(11)<=0.42375w(11)=normrnd(17.22,2.165161);elsew(11)=normrnd(38.07,15.17451);end现。
即：2.3 车流运行的动态模拟运用matlab的绘图功能实现交通流的可视化动态模拟（程序如附录）。
运行结果如下：运行初（如图一），运行中（如图二），运行完毕（如图三）。
图一图二图三2.4 模拟结果和讨论通过该模拟的运行，可以直观地看出在所设置的条件下的交通流分布和运行情况，直观地看出设计参数下的实际运行效果，为改进设计和参数提供依据，达到快速，安全。