交通仿真課程設(shè)計(jì)

1、<p><b>　　1 前言 </b></p><p>　　1.1課程設(shè)計(jì)意義和目的</p><p>　　交通仿真能準(zhǔn)確地分析、仿真交通流量，對(duì)交通和道路規(guī)劃，智能交通中流量智能控制和均勻分布道路負(fù)荷有重大意義。交通量調(diào)查是為了獲得車或者人在街道或者公路系統(tǒng)選定點(diǎn)處運(yùn)動(dòng)情況的真實(shí)數(shù)據(jù)，給城市交通道路規(guī)劃者和建設(shè)者提供可靠的決策數(shù)據(jù)和依據(jù)，對(duì)我們交通道路工程設(shè)

2、計(jì)是有力的指導(dǎo)實(shí)踐。</p><p>　　交通流量是指在一定道路條件下，一定時(shí)間內(nèi)通過的車輛數(shù)目。所以在不同道路、同一道路的不同時(shí)刻，交通流量并不相同。如果有效的分析出交通流量的變化規(guī)律和分布特征，就為預(yù)測和控制流量提供了有利的依據(jù)。蒙特卡羅方法就是預(yù)測和仿真隨機(jī)變量的有效方法，這為我們規(guī)劃類似城市道路提供了有力的理論驗(yàn)證方法。</p><p>　　1.2 課程設(shè)計(jì)任務(wù)</p>

3、<p>　　南校路口交通流量比較；通過南校路口的平均速度比較；南校路口的平均車頭時(shí)距比較（平均車頭時(shí)距指兩車通過某一斷面的時(shí)間差）；南校路口的平均車頭空距比較（平均車頭空距指兩車通過某一斷面的距離差）；山大南校路口的平均密度比較（輛/km）；山大南校路口平均車長比較。</p><p>　　我主要負(fù)責(zé)：自西向東1號(hào)2號(hào)車道的平均車頭時(shí)距、車頭空距以及1 號(hào)2號(hào)車道三類車的平均速度分布。</p

4、><p>　　1.3交通仿真課程設(shè)計(jì)時(shí)間表（2組）</p><p>　　1.4交通流量的計(jì)數(shù)</p><p>　　交通量計(jì)數(shù)的側(cè)記方法主要取決于所能獲得的設(shè)備，經(jīng)費(fèi)和技術(shù)條件 ，調(diào)查目的以及需要提供的資料情況等。</p><p><b>　　1.4.1計(jì)數(shù)方法</b></p><p>　　1人工計(jì)數(shù)法

5、，即在指定的路段或交叉口引道一側(cè)進(jìn)行調(diào)查，使用工具有必備的秒表，記錄的記錄板，紙和筆。</p><p>　　2浮動(dòng)車法，同時(shí)獲得在同一路段交通量，行駛時(shí)間和行駛速度，需要一輛測試車，測量人員和駕駛員。</p><p>　　3機(jī)械計(jì)數(shù)法，由車輛檢測器和計(jì)數(shù)器兩部分組成。</p><p>　　4錄像法（選用），將攝像機(jī)或者投影儀安裝在交叉口附近的某制高點(diǎn)我們選用852c

6、m。</p><p>　　1.4.2地點(diǎn)測速方法</p><p>　　1人工量測方法；2自動(dòng)測量法測量</p><p>　　1.5常用交通信息采集與處理技術(shù) </p><p>　?。?）環(huán)型線圈感應(yīng)式檢測技術(shù)（2）交通微波檢測器技術(shù)（3）視頻檢測技術(shù)（4）交通監(jiān)測系統(tǒng)</p><p>　　我們選用視頻檢測技術(shù)和錄像監(jiān)

7、測流量的方法進(jìn)行交通仿真， 　車流量檢測系統(tǒng)是高速公路交通監(jiān)控系統(tǒng)的組成部分，用于檢測高速公路主線車流輛、車型、車速、占有率等交通數(shù)據(jù)，是控制高速公路的車流出入，確保道路安全暢通的重要手段，也為統(tǒng)計(jì)有關(guān)資料，為管理者決策提供有效的數(shù)字依據(jù)。在實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)勢(shì)共享的前提下，視頻檢測技術(shù)應(yīng)用在高速公路的車流量檢測必將成為發(fā)展趨勢(shì)。</p><p><b>　　1.5.1實(shí)驗(yàn)設(shè)備</b></

8、p><p>　　蓄電池電瓶，直流轉(zhuǎn)交流電源轉(zhuǎn)化器，電源線，電源路板，JVC磁盤，SONY磁帶攝像機(jī)各一臺(tái)，攝像機(jī)支架，以及電視，投影儀，視頻記錄器，視頻檢測系統(tǒng)</p><p>　　1.5.2交通流數(shù)據(jù)采集方法比較 </p><p>　　視頻圖像含有豐富的交通信息，操作員雖然可從視頻圖像直觀的獲取信息源，至于車流量，道路占有率，車速等信息只有通過埋線圈和超聲波傳感器來

9、感知。傳統(tǒng)的交通數(shù)據(jù)采集是通過在路面上鋪設(shè)感應(yīng)線圈，這種方法缺點(diǎn)：一是線圈在安裝或者維護(hù)時(shí)必須直接埋入車道，這樣交通必然受到阻礙；二是道路設(shè)施工時(shí)，線圈也要做相應(yīng)的調(diào)整或重新埋置；三是感應(yīng)線圈易受到冰凍，鹽堿或繁忙交通的影響等。</p><p>　　1.5.3視頻檢測 </p><p>　　以視頻檢測為分析對(duì)象，一是通過對(duì)設(shè)定區(qū)域的圖像進(jìn)行分析，可以得到交通信息，主要包括車流量，平均速度

10、，占有率，車型等。而且視頻檢測的數(shù)據(jù)可以輸入到交通信號(hào)控制系統(tǒng)，這樣電視監(jiān)控和交通信號(hào)控制系統(tǒng)就有機(jī)的集成到一起。如圖示例</p><p>　　與傳統(tǒng)的感線圈相比視頻檢測有很多有優(yōu)點(diǎn)，首先視頻檢測具備圖像監(jiān)視和交通數(shù)據(jù)采集雙重功能。二是視頻檢測交通檢測系統(tǒng)的靈活性要大于感應(yīng)線圈，視頻檢測系統(tǒng)檢測區(qū)域容易重新定位，可滿足不斷變化的數(shù)據(jù)采集要求。三是視頻交通檢測系統(tǒng)的攝像機(jī)架設(shè)在地面之上，安裝無需破壞路面。利用視頻檢

11、測，除了可提供一般的交通統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)外，還可進(jìn)行事件檢測，如交通阻塞，超速行駛，非法停車，不按道行駛等</p><p>　　1.5.4視頻檢測的工作流程</p><p>　　☆攝像機(jī)安裝在合適的高度，一般在5-20m；（852cm）</p><p>　　☆攝像機(jī)輸出接到視頻檢測器；</p><p>　　☆在攝像機(jī)畫面上設(shè)置檢測線和檢測區(qū)；<

12、/p><p>　　☆通過圖像處理板（VIP）經(jīng)特殊算法，得到交通數(shù)據(jù)；</p><p>　　☆通過視頻壓縮板（VIC）和通訊板（COM），視頻檢測器得到的圖像和數(shù)據(jù)可傳到遠(yuǎn)端控制中心；</p><p>　　☆最后得到的是迭加有交通數(shù)據(jù)的視頻圖像，交通數(shù)據(jù)則通過通信口輸出。</p><p>　　1.5.5視頻檢測技術(shù)的功能作用</p>

13、<p>　　★車流總量 在設(shè)定時(shí)間間隔內(nèi)檢測到的車流數(shù)量</p><p>　　★占有率 按時(shí)間百分率測量的車道占有率</p><p>　　★車輛分類 按長度定義的小汽車，貨車或拖車數(shù)量</p><p>　　★車流率 每個(gè)車道單位時(shí)間車輛數(shù)</p><p>　　★車頭時(shí)距 車輛間的平均時(shí)間間隔</p>

14、<p>　　★服務(wù)水平 由用戶定義的平均速度和車流率閥值所確定</p><p>　　★空間占有率 按百分率計(jì)量的車輛長度和除以時(shí)間間隔內(nèi)車輛平均距離</p><p>　　★平均密度 車流在路面距離的平均數(shù)量</p><p>　　1.6視頻檢測技術(shù)應(yīng)用方式</p><p>　　視頻檢測系統(tǒng)一般有視頻處理，視頻壓縮，遠(yuǎn)程通信和

15、中心控制軟件組</p><p>　　成。分為：1前端處理方式，2中心處理方式</p><p>　　2數(shù)據(jù)采集以及分析對(duì)比</p><p>　　2.1 VT2100R便攜式視頻檢測器概述</p><p>　　VT2100R便攜式視頻檢測器是一款適用于便攜（或獨(dú)立）應(yīng)用的視頻檢測設(shè)備，該系統(tǒng)集成了先進(jìn)的計(jì)算機(jī)控制、圖像識(shí)別等技術(shù)，使用非常靈活，可

16、廣泛適用于工程、科研等多種部門。</p><p>　　2.1.1 系統(tǒng)設(shè)置</p><p>　　初次對(duì)某段道路進(jìn)行交通數(shù)據(jù)檢測，需要首先根據(jù)需要監(jiān)測的道路對(duì)VT2100R進(jìn)行設(shè)置。設(shè)置步驟如下：打開監(jiān)視器（顯示器）電源；打開攝像機(jī)電源；打開VT2100R視頻檢測器電源；等待系統(tǒng)自檢完畢（約1分鐘）；首先按鍵盤Ctrl+1,進(jìn)入設(shè)置界面；按箭頭鍵↑（或箭頭鍵↓）來調(diào)節(jié)信號(hào)條處于大于一半白，一

17、半黑的狀態(tài)。按回車（Enter）鍵確認(rèn)后進(jìn)入下一步；按箭頭鍵↑（或箭頭鍵↓）選擇CCD信號(hào)模式，一般選擇默認(rèn)值CCIR。按回車（Enter）鍵確認(rèn)后進(jìn)入下一步；按箭頭鍵↑（或箭頭鍵↓、箭頭鍵←、箭頭鍵→）設(shè)定鏡頭焦距。按回車（Enter）鍵確認(rèn)后進(jìn)入下一步；按箭頭鍵↑（或箭頭鍵↓）設(shè)定CCD傳感器尺寸。按回車（Enter）鍵確認(rèn)后進(jìn)入下一步；按箭頭鍵↑（或箭頭鍵↓）設(shè)定優(yōu)化方式，選擇默認(rèn)值1。按回車（Enter）鍵確認(rèn)后進(jìn)入下一步；按箭

18、頭鍵↑（或箭頭鍵↓）選定參考方向，一般選擇Y。按回車（Enter）鍵確認(rèn)后進(jìn)入下一步；按回車（Enter）鍵和箭頭鍵（↑↓←→）設(shè)定校準(zhǔn)區(qū)域。</p><p>　　設(shè)定完畢，按Page down鍵進(jìn)入下一步；按箭頭鍵（↑↓←→）設(shè)定所選區(qū)域前后（Y方向）距離。按回車（Enter）鍵確認(rèn)后進(jìn)入下一步；按箭頭鍵↑（或箭頭鍵↓）設(shè)定需要監(jiān)測的車道數(shù)；按箭頭鍵（↑↓←→）設(shè)定CCD攝像機(jī)安裝高度。按回車（Enter）鍵確

19、認(rèn)后進(jìn)入下一步；按箭頭鍵（↑↓←→）和回車（Enter）鍵設(shè)定檢測區(qū)域基準(zhǔn)位置。設(shè)定完畢，按回車（Enter）鍵確認(rèn)后進(jìn)入下一步；按箭頭鍵（↑↓←→）和回車（Enter）鍵設(shè)定虛擬檢測線圈位置。設(shè)定完畢，按Page down鍵進(jìn)入下一步；按箭頭鍵（↑↓←→）和回車（Enter）鍵設(shè)定檢測區(qū)域長度。一般情況按照默認(rèn)值即可；按箭頭鍵（↑↓←→）設(shè)定檢測方向。設(shè)定完畢，按回車（Enter）鍵確認(rèn)后進(jìn)入下一步；按箭頭鍵（↑↓←→）設(shè)定系統(tǒng)名稱。

20、設(shè)定完畢，按回車（Enter）鍵確認(rèn)后進(jìn)入下一步；按回車（Enter）鍵；系統(tǒng)設(shè)置完畢，開始進(jìn)入檢測狀態(tài)。</p><p>　　攝像機(jī)安裝完畢，并對(duì)需要檢測的道路設(shè)置檢測參數(shù)，按如下步驟操作，即可完成交通數(shù)據(jù)檢測。步驟如下：</p><p>　　將攝像機(jī)視頻信號(hào)端子接到VT2100R視頻檢測器的視頻信號(hào)輸入端；VT2100R視頻檢測器的電源線接到220V交流電插座；如果需要觀看檢測情況，則

21、將VT2100R視頻檢測器的對(duì)應(yīng)的輸出視頻信號(hào)階段監(jiān)視器或顯示器，否則可以不接；打開攝像機(jī)電源；打開VT2100R視頻檢測器電源；打開監(jiān)視器（或顯示器）電源（如果接上監(jiān)視器）；系統(tǒng)開始工作，進(jìn)行交通數(shù)據(jù)檢測，如圖2.5為顯示器顯示的系統(tǒng)工作圖。</p><p>　　顯示器顯示的系統(tǒng)工作圖</p><p>　　2.1.2數(shù)據(jù)采集地點(diǎn)</p><p>　　經(jīng)十路，位于濟(jì)

22、南市中心南側(cè)，貫穿整個(gè)濟(jì)南市區(qū)，是實(shí)施濟(jì)南市“新區(qū)開發(fā)、老城提升、兩翼展開、整體推進(jìn)”城市發(fā)展戰(zhàn)略的橋梁和紐帶，作為城市主干道，經(jīng)十路承受的交通壓力越來越大，現(xiàn)有道路的通行能力已基本飽和，路面雖經(jīng)過多次改造仍然不適應(yīng)交通發(fā)展的需要。交通擁擠，時(shí)有堵車現(xiàn)象。解決城市的交通擁堵已經(jīng)刻不容緩。因此，以山東大學(xué)南校區(qū)的過街天橋作為經(jīng)十路交通流量的檢測點(diǎn)。</p><p><b>　　2.2視頻采集設(shè)備</

23、b></p><p>　　視頻車輛檢測器采用攝像機(jī)作為視頻傳感器。攝像機(jī)架設(shè)在道路的合適位置（道路上方、路中央的隔離帶），視頻信號(hào)經(jīng)視頻線輸入視頻檢測系統(tǒng)，利用圖像工程學(xué)（圖像處理與機(jī)器視覺）的方法，實(shí)時(shí)監(jiān)測各個(gè)現(xiàn)場的圖像，并去除各種環(huán)境造成的影響，通過圖像分析處理獲得所需的各種交通數(shù)據(jù)，檢測線和檢測區(qū)可在計(jì)算機(jī)或監(jiān)視器的圖像畫面上自由設(shè)置。</p><p>　　2.3采集的數(shù)據(jù)參數(shù)

24、</p><p>　　采集得到的交通參數(shù)：交通流量、交通密度、平均車頭時(shí)距、平均車頭空距、平均車速、平均車長：劃分6m以內(nèi)、6—12m、12—16m以及16m以上五類。</p><p><b>　　2.3.1車頭時(shí)距</b></p><p><b>　　2.3.2車頭空距</b></p><p>&

25、lt;b>　　2.3.3速度參數(shù)</b></p><p>　　從對(duì)平均車頭時(shí)距、車頭空距以及各類車的平均速度的分析可以看出，在山大南校路口一天中出現(xiàn)了一次車流高峰期，即13:00-15:00，因?yàn)槲覀兘M的測量時(shí)間為3月2號(hào)，恰逢周末，這個(gè)時(shí)間段不能體現(xiàn)出上下班高峰，但體現(xiàn)了周末的車輛流動(dòng)狀況，即中午車輛較多，流量較大，其余時(shí)間車流較少。</p><p>　　這些直觀的圖表

26、給我們的交通規(guī)劃和決策者提供了一定的依據(jù)，幫助我們交通工作者們得出比較好的需求模型，也可以幫助展示交通規(guī)劃管理決策對(duì)公眾的影響提供有價(jià)值的信息。將此方法應(yīng)用于經(jīng)十路的各個(gè)路口，綜合分析經(jīng)十路的車流產(chǎn)生和消失模型。依據(jù)流量表，提出以下建議：</p><p>　　(1) 根據(jù)時(shí)間段不同情況對(duì)各個(gè)路口的交通信號(hào)燈進(jìn)行變化調(diào)整 </p><p>　　(2) 及時(shí)通過電子屏幕發(fā)布信息，在重要時(shí)間

27、段及時(shí)分散交通流</p><p>　　(3) 政府根據(jù)高峰時(shí)間段的車流量，制定周末車輛的相關(guān)安排措施，減少擁堵狀況的發(fā)生</p><p><b>　　3 流量仿真設(shè)計(jì)</b></p><p>　　交通流量在不同區(qū)域、同一區(qū)域的不同時(shí)刻是不相同的，如果有效的分析出交通流量的變化規(guī)律和分布特征，就為預(yù)測和控制流量提供了有利的依據(jù)。蒙特卡羅方法就是

28、預(yù)測和仿真隨機(jī)變量有效方法。</p><p>　　作為一種計(jì)算機(jī)仿真方法，蒙特卡羅方法的基礎(chǔ)是產(chǎn)生大量而均勻的隨機(jī)數(shù)。人們希望在計(jì)算機(jī)上能用數(shù)學(xué)方法產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)，并要求具有均布，產(chǎn)生速度快，占用內(nèi)存空間少，序列之間沒有相關(guān)性，序列重復(fù)周期足夠長，具有完全可重復(fù)的優(yōu)點(diǎn)。經(jīng)過長期努力，人們已經(jīng)得到許多公式求取這樣的隨機(jī)數(shù)，并為系數(shù)的求取限定了范圍。這種隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生是以完全確定的規(guī)律進(jìn)行的，顯然不是真正隨機(jī)的，但它能通過

29、一定數(shù)量的檢驗(yàn)，就可認(rèn)為它們是隨機(jī)的，并稱之偽隨機(jī)數(shù)，比如C語言中rand( )產(chǎn)生的就是偽隨機(jī)數(shù)。</p><p>　　3.1 隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生方法</p><p>　　產(chǎn)生偽隨機(jī)數(shù)的方法有多種，廣泛應(yīng)用的是素?cái)?shù)模乘同余法，其的公式為：</p><p><b>　　（1）</b></p><p>　　式中：，a取1689

30、7</p><p>　　和(m)取余后，賦給Xi，后可得[0 ,1]區(qū)間均勻隨機(jī)數(shù)：</p><p><b>　?。?）</b></p><p>　　3.2 根據(jù)實(shí)例流量數(shù)據(jù)抽取分布特征</p><p>　　首先實(shí)測不同時(shí)刻的具體流量，得到分布直方圖，然后直觀判斷其分布規(guī)律。如離散的，二項(xiàng)分布、泊松分布；連續(xù)的，如均勻分

31、布、正態(tài)分布、T分布、分布、韋伯分布等。</p><p>　　但分布的具體特征要采用概率圖法求得，所謂概率圖法就是直接用經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)FN（x）估計(jì)理論分布函數(shù)，經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)是這樣得到的：</p><p>　　x1 < x2 < …< xN （3）</p><p>　　則 （4）</p>

32、<p>　　顯然，從經(jīng)驗(yàn)分布曲線估計(jì)理論分布曲線不象直方圖那樣直觀，因?yàn)檫B續(xù)分布函數(shù)幾乎都是“S”形曲線，很難直觀看出明顯的差異或相象。但是，一條直線與任何曲線的差別都是明顯的，因此，我們可以設(shè)法將一些理論分布在某種坐標(biāo)里以直線表示，這樣就一目了然了。指數(shù)分布、正態(tài)分布、韋伯分布都可以在某種坐標(biāo)中表示為直線，目前最常用的分布是韋伯分布，所以只進(jìn)行韋伯分布分析。韋伯分布（W（α，β））的密度函數(shù)為：</p>&

33、lt;p>　　x≥0 （5）</p><p>　　當(dāng)α＝2 時(shí)，即是瑞利分布（因?yàn)槿鹄植驾^為典型）。 </p><p>　　實(shí)際計(jì)算中為避免在x的有限值上經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)為1，?。?lt;/p><p>　　FN（xi）=（i－0.5）/N , i＝1，2，…，N （6）</p><p>　　根據(jù)（5）可知，

34、韋伯分布的分位數(shù)很易求出為：</p><p><b>　?。?）</b></p><p><b>　　在兩邊取對(duì)數(shù)有：</b></p><p><b>　　（8）</b></p><p>　　因此，可以使韋伯分布線性表示。由于韋伯分布的概率圖，橫軸為自然對(duì)數(shù)刻度，縱軸為雙自然對(duì)

35、數(shù)刻度，按上式交通流量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí)，以取完對(duì)數(shù)和雙對(duì)數(shù)的數(shù)據(jù)分別作為x軸和y軸，看到數(shù)據(jù)基本處于直線關(guān)系，而且，可以根據(jù)斜率和截矩，得到：α和β。 </p><p>　　3.3 用具有這種分布規(guī)律的隨機(jī)數(shù)模擬流量</p><p>　　用蒙特卡羅方法模擬交通流量，就是產(chǎn)生所需分布的隨機(jī)數(shù)模擬其變動(dòng)規(guī)律。，最常用的方法是直接抽樣法，或叫反函數(shù)法，另外還有舍選抽樣法，復(fù)合抽樣法，變換抽樣法等，

36、由于分布密度函數(shù)形式的復(fù)雜性，還有近似抽樣法，集團(tuán)抽樣等方法。一般可用瑞利分布對(duì)交通流量的分布圖進(jìn)行模擬。</p><p>　　由于瑞利分布是單參數(shù)分布，其密度函數(shù)為：</p><p><b>　　（9）</b></p><p>　　可用反函數(shù)法，產(chǎn)生瑞利分布的隨機(jī)數(shù)：</p><p><b>　　（10）&l

37、t;/b></p><p>　　式中，r為[0，1]期間的均勻分布隨機(jī)數(shù)，其中β在節(jié)2中求得，以這種方法產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)和實(shí)測的交通流量分布圖是十分相似的。</p><p><b>　　3.4 算法流程</b></p><p><b>　　(1)計(jì)算</b></p><p><b>　　

38、仿真交通流</b></p><p><b>　　4 數(shù)據(jù)處理</b></p><p><b>　　4.1已知實(shí)測數(shù)據(jù)</b></p><p>　　4140 4209 2573 5982 4661 3615 3918 3571 4924 4145 2352 2559 3099 762 596 3035 4355

39、6292 2995 2253 5974 3382 4557 3256 4739 795 2111 4025 1506 2087 1090 3236 5898 2289 2732 2743 678 4526 4838 4447 3171 1653 1554 4017 2904 4881 3467 4752 5886 6785 1969 5043 728 2898 3389 3487 5102 3876 1275 3706 1477 926

40、 2324 5071 1058 2426 3409 3089 3337 659 2317 1657 4475 2504 7757 1658 2990 1900 4739 2143 3887 2246 7659 8461 4003 2373 5035 4504 3707 5468 4362 1792 2784 1704 6094 1317 816 2992 2228 3740 2454 158</p><p>　　

41、4.1.1對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組計(jì)算 </p><p>　　將數(shù)據(jù)按照1000為一組，總共分為11組，N為360。最小226，最高10740。</p><p>　　# include<stdio.h></p><p>　　void main()</p><p>　　{int i,j,k,t;</p><p>　　

42、int x0,x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10;</p><p>　　int i0,i1,i2,i3,i4,i5,i6,i7,i8,i9,i10;</p><p>　　int data[360]={</p><p>　　4140,4209,2573,5982,4661,3615,3918,3571,4924,4145,2352,2559,

43、3099,762,596,3035,4355,6292,2995,2253,5974,3382,4557,3256,4739,795,2111,4025,1506,2087,1090,3236,5898,2289,2732,2743,678,4526,4838,4447,3171,1653,1554,4017,2904,4881,3467,4752,5886,6785,1969,5043,728,2898,3389,3487,5102,

44、3876,1275,3706,1477,926,2324,5071,1058,2426,3409,3089,3337,659,2317,1657,4475,2504,7757,1658,2990,1900,4739,2143,3887,2246,7659,8461,4003,2373,5035,4504,3707,5468,4362,1792,2784,1704,6094,1317,816,2992,2228,3740,2454,158

45、</p><p>　　for(j=0;j<359;j++)</p><p>　　for(i=0;i<359-j;i++)</p><p>　　if(data[i]>data[i+1])</p><p>　　{ t=data[i];</p><p>　　data[i]=data[i+1];<

46、/p><p>　　data[i+1]=t; </p><p><b>　　}</b></p><p>　　for(k=0;k<360;k++)</p><p>　　printf("%d " ,data[k]);</p><p>　　printf("\n &quo

47、t; );</p><p>　　for(i=0;i<360;i++)</p><p>　　for(x0=0;data[x0]<=1000;x0++);</p><p>　　printf("x0=%d i0=%d\n",x0,x0);</p><p>　　for(x1=0;data[x1]<=2000;x

48、1++);</p><p>　　printf("x1=%d i1=%d\n",x1,(x1-x0));</p><p>　　for(x2=0;data[x2]<=3000;x2++);</p><p>　　printf("x2=%d i2=%d\n" ,x2,(x2-x1));</p><p>

49、;　　for(x3=0;data[x3]<=4000;x3++);</p><p>　　printf("x3=%d i3=%d\n" ,x3,(x3-x2));</p><p>　　for(x4=0;data[x4]<=5000;x4++);</p><p>　　printf("x4=%d i4=%d\n"

50、; ,x4,(x4-x3));</p><p>　　for(x5=0;data[x5]<=6000;x5++);</p><p>　　printf("x5=%d x6=%d\n" ,x5,(x5-x4));</p><p>　　for(x6=0;data[x6]<=7000;x6++);</p><p>　

51、　printf("x6=%d i5=%d\n" ,x6,(x6-x5));</p><p>　　for(x7=0;data[x7]<=8000;x7++);</p><p>　　printf("x7=%d i7=%d\n" ,x7,(x7-x6));</p><p>　　for(x8=0;data[x8]<=9

52、000;x8++);</p><p>　　printf("x8=%d i8=%d\n" ,x8,(x8-x7));</p><p>　　for(x9=0;data[x9]<=10000;x9++);</p><p>　　printf("x9=%d i9=%d\n" ,x9,(x9-x8));</p>

53、<p>　　for(x10=0;data[x10]<10740;(x10)++);</p><p>　　printf("x10=%d i10=%d\n" ,x10,(x10-x9));</p><p>　　system("pause");</p><p><b>　　}</b>

54、</p><p><b>　　得以下數(shù)據(jù)：</b></p><p>　　4.1.2畫出實(shí)測數(shù)據(jù)的流量圖</p><p>　　應(yīng)用回歸分析，得出所以㏑β=8.3182，1/α=0.5158，由此計(jì)算可得：</p><p>　　α=1.9387 β=4098.0052</p><p>　　4.

55、2素?cái)?shù)模乘同余法求隨機(jī)數(shù)，公式求模擬量（代入素?cái)?shù)223）</p><p>　　利用C語言編程求出隨機(jī)數(shù)，繼而利用根據(jù)可得模擬交通量。程序如下：</p><p>　　# include <stdio.h></p><p>　　# include <math.h></p><p>　　void main()</p&g

56、t;<p><b>　　{</b></p><p>　　long int prime( long int a);</p><p>　　unsigned long int a,temp1,i,m,j;</p><p>　　unsigned long int x[3000],t[3000];</p><p>　

57、　unsigned long float r[3000];</p><p>　　float q=9.2275,temp2;</p><p>　　FILE *fp=fopen("D:\\result.txt","w+");</p><p>　　m=pow(2,31)-1;</p><p>　　printf

58、("please input a prime number:");</p><p>　　scanf("%ld",&a);</p><p>　　if (prime(a))</p><p><b>　　{</b></p><p><b>　　x[0]=a;</b

59、></p><p>　　for(j=0;j<3000;j++)</p><p><b>　　{</b></p><p>　　temp1=16897*x[j];</p><p>　　x[j+1]=temp1%m;</p><p>　　r[j]=(float)(x[j])/m;</p

60、><p>　　temp2=sqrt((-1)*log(r[j]));</p><p>　　t[j]=temp2*exp(q);</p><p>　　printf("%ld %lf %ld\n",x[j],r[j],t[j]);</p><p>　　if(j>2500&&j<=2860)<

61、/p><p>　　fprintf(fp,"%ld, ",t[j]);</p><p><b>　　}</b></p><p>　　fclose(fp);</p><p><b>　　}</b></p><p><b>　　else</b>

62、</p><p>　　printf("Sorry,it is not a prime number! \n");</p><p><b>　　}</b></p><p>　　long int prime(long int a)</p><p>　　{ long int i;</p>&

63、lt;p><b>　　if (a==1)</b></p><p><b>　　return 0;</b></p><p><b>　　if(a==2)</b></p><p><b>　　return 1;</b></p><p><b>

64、　　else</b></p><p><b>　　{</b></p><p>　　for(i=2;i<a;i++)</p><p>　　{ if(a%i==0)</p><p><b>　　return 0;</b></p><p><b>　

65、　break;</b></p><p><b>　　}</b></p><p><b>　　if (i>=a)</b></p><p><b>　　return 1;</b></p><p><b>　　}</b></p>

66、<p><b>　　}</b></p><p>　　4.2.1得仿真交通流量 </p><p>　　將數(shù)據(jù)按照1000為一組，共分為11組。最少47，最多9626</p><p>　　2524, 4866, 3784, 1571, 5992, 2185, 4317, 3860, 2475, 1061, 1814, 7294, 383

67、7, 1787, 6406, 5730, 1555, 5800, 864, 3916, 2919, 2177, 544, 3190, 2130, 8184, 2161, 4176, 5334, 2825, 7271, 877, 1111, 3589, 5246, 1859, 942, 5019, 3947, 5615, 4395, 2102, 4363, 1169, 3041, 4165, 3958, 2191, 2808, 5748,

68、 3815, 2968, 1244, 2440, 4238, 5650, 3092, 746, 1579, 1825, 4247, 6883, 2596, 1112, 2647, 2239, 401, 4197, 1774, 3425, 4171, 3912, 2744, 5218, 4660, 5887, 6583, 3394, 2333, 7171, 2005, 4780, 1327, 6302, 51</p><

69、;p>　　4.2.2得出仿真數(shù)據(jù)圖表</p><p>　　應(yīng)用回歸分析，得出所以㏑β=8.6161，1/α=0.5111，由此計(jì)算可得：</p><p>　　α=1.9566 β=5518.3856</p><p>　　4.3實(shí)測數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)對(duì)比以及分析</p><p>　　仿真的數(shù)據(jù)頻率分布走向跟實(shí)測數(shù)據(jù)基本保持了一致性，但

70、是稍微有點(diǎn)起伏，所以我們的仿真具有一定的真實(shí)可信性，但是必須在仿真結(jié)束以后通過一定的方式進(jìn)行相關(guān)的修正和調(diào)整，這樣我們才能把仿真結(jié)果應(yīng)用于我們的交通建設(shè)和決策中來。</p><p>　　在仿真數(shù)據(jù)中，我們不難發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)還是不夠均勻，很大的數(shù)據(jù)應(yīng)該舍去，小的數(shù)據(jù)應(yīng)該通過一定的方法修正。仿真的整體還是可信的。應(yīng)用仿真，基本能反映出城市交通流的變化情況。從而省去了大量的繁瑣的實(shí)地測量的過程，節(jié)約成本。</p>

71、;<p>　　5 仿真實(shí)驗(yàn)總結(jié)以及設(shè)計(jì)感想</p><p>　　短短的兩周課程設(shè)計(jì)結(jié)束了，設(shè)備雖然有些陳舊，但是用起來還是那么的順手。在得知學(xué)校又給學(xué)院增加了科研經(jīng)費(fèi)，要購進(jìn)新設(shè)備的消息的時(shí)候，雖然對(duì)沒機(jī)會(huì)用新設(shè)備感到有點(diǎn)失望，但是考慮到學(xué)弟學(xué)妹們能用到更新更先進(jìn)的設(shè)備，作為學(xué)長的我，還是特別為他們感到高興！本次課程設(shè)計(jì)讓我重新運(yùn)用c語言編程和Office word、excel等軟件，那么多年不用

72、，都已經(jīng)忘得差不多了。得益于這次交通流量仿真課程設(shè)計(jì)，我對(duì)這些技能的運(yùn)用又更加熟練了，在以后的學(xué)習(xí)和工作中，肯定少不了用這些軟件。記得在找工作的時(shí)候，寫著能熟練運(yùn)用各種辦公軟件，可是真到用了，卻還有好多不能熟練操作。這次的課程設(shè)計(jì)，是對(duì)以前好多知識(shí)的總結(jié)與運(yùn)用，如果能認(rèn)真的去實(shí)踐去完成整個(gè)過程，你一定會(huì)發(fā)現(xiàn)你進(jìn)步了很多！ </p><p>　　視頻檢測系統(tǒng)作為我們城市交通重要的檢測測量工具也在課程設(shè)計(jì)中得以運(yùn)用，

73、是對(duì)我們所學(xué)專業(yè)的一個(gè)很好的實(shí)踐。我不僅牢牢掌握了其工作原理，而且在檢測山東大學(xué)南校門口的路口得以親自運(yùn)用，是我比較大的收獲。相信我在以后的學(xué)習(xí)中也會(huì)得到運(yùn)用。</p><p>　　通過這次的課程設(shè)計(jì)，我收獲了很多的經(jīng)驗(yàn)，能力得到大幅提升。第一部分的數(shù)據(jù)采集，鍛煉了我科學(xué)細(xì)致的態(tài)度，分析交通流量，培養(yǎng)了動(dòng)腦分析的能力，尤其是從量化的圖表中提煉出交通的現(xiàn)象來，提煉出待解決的問題來，同時(shí)也提高了積極主動(dòng)動(dòng)腦動(dòng)手工作的

74、態(tài)度。第二部分的仿真分析使我重新回顧了以前學(xué)過的軟件工具和思想方法及知識(shí)，對(duì)交通工作的認(rèn)識(shí)有了一個(gè)更高的提升。</p><p>　　參 考 文 獻(xiàn)</p><p>　　[1] vt2100R便攜式視頻檢測器2.0用戶手冊(cè) 深圳市神州交通系統(tǒng)有限公司</p><p>　　[2] 羅曉輝等.遙感微波檢測器（RTMS）簡介.公路交通科技，1997（4）&

75、lt;/p><p>　　[3] 羅克A（英）等，黃萍譯.用圖像處理技術(shù)監(jiān)視道路交通 交通工程，1996（2）</p><p>　　[4] 任福田等.交通工程導(dǎo)論 北京：建筑工業(yè)出版社，1987</p><p>　　[5] 魏武，張啟森，王明俊，黃中祥.基于計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理的交通參數(shù)檢測[J].信息與控制，2001，（6）：258~261</p><

76、;p>　　[6] 劉文智.視頻車輛檢測器在公路上的應(yīng)用[J].公路交通科技，2003，（4）：88~91</p><p>　　[7] 范勇，蔣欣榮，游志勝，張建洲，鄭文琛，馮子亮.汽車牌照快速定位法[J].光電工程，2001,28（2）：56~59</p><p>　　[8] 陸化普.智能交通系統(tǒng)[M].北京：人民交通出版社，2002</p><p>　　[9

77、] 童調(diào)生等.智能交通系統(tǒng)與數(shù)據(jù)融合[M].北京：機(jī)械出版社，2000</p><p>　　[10] 雷玉堂，王慶友，何加銘，等.光電檢測技術(shù)[M].北京：中國計(jì)量出版社，1997.</p><p>　　[11] 徐立中. 數(shù)學(xué)圖像的智能信息處理[M].北京：國防工業(yè)出版社，2001</p><p>　　[12] 翟潤平，戰(zhàn)俊. 視頻檢測技術(shù)檢測交通流參數(shù)的原理與方