matlab说话代码-Agent-based-Modelling-Project:基于主体的建模项目

时间:2024-06-11 03:23:15
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文件名称:matlab说话代码-Agent-based-Modelling-Project:基于主体的建模项目

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更新时间:2024-06-11 03:23:15

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matlab说话代码MSSSM FRS-SEC(新加坡)–研究计划 文件版本:3 小组参与者:###### Junqing Tang和Yanjingya。 ##总体介绍 交通流理论在交通研究中起着不可或缺的作用。 特别是交通模拟对于理解交通流量和高速公路性能至关重要。 一般来说,交通模拟通常需要理论上合理的交通模型和大量的数据收集。 基于代理的建模是执行建模和仿真的有效且智能的方式。 现有大量有关基于代理的建模在交通流仿真中的应用的文献。 ##基本问题 ➢如何实现基于GPS数据的动态交通流实时可视化? ➢基于交通密度的基于智能体/元胞自动机模型的预测性能如何? ➢如何根据简单的汽车跟随机制每次更新个人代理? ##预期成绩 我们期望对实时GPS数据具有良好的交通模式预测。 并希望将我们基于代理的模型与另一个定义明确的差分方程交通模型进行比较。 例如,相变模型(也称为PTM)是运输仿真研究中功能最强大的高阶交通模型之一。 该模型的数学属性(定义明确的微分方程)使预测性能的结果非常准确。 但是,PTM的实现需要可靠的大量实时数据,适当的数据收集渗透率和适度的采样频率。 预期地,我们基于代理的


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Agent-based-Modelling-Project-master
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