2024高教社杯全国大学生数学建模竞赛E题保姆级分析完整思路+代码+数据教学

news2024/9/19 14:37:52

E题题目：交通流量管控

这道题目涉及一个拥有知名景区的小镇及其周边的道路交通管理问题。题目给出了一个现实中的交通场景，要求参赛者根据数据和交通模型，分析交通流量，优化信号灯设置，并对假期期间的交通状况进行评估。

接下来我们将按照题目总体分析-背景分析-各小问分析的形式来

1 总体分析

四道小题可以总结为：

 问题1：不同时段车流量估计

要求对特定交叉口的车流量进行时段划分和估计。任务是根据数据分析一天内不同时段的车流量差异，特别是四个方向的车辆直行与转弯的流量情况。需要通过数据建模的方法找到车流高峰时段，并为后续的信号灯优化提供依据。

 问题2：信号灯优化配置

基于问题1的结果，进一步要求优化信号灯的配置，目的是在保障车辆通行的前提下，使两条主路上的车流平均速度最大化。这里的核心是寻找最优的信号灯配时方案，可能涉及到线性规划、排队论等模型，来提高交通效率。

 问题3：停车位需求估算

要求分析五一黄金周期间的巡游车辆数据，以判断寻找停车位的车辆数量，并估算景区需要临时增加的停车位数量。这一部分考察如何通过交通流量数据识别特定的车流行为，进而提出相应的停车管理措施。

 问题4：临时交通管控措施评估

该问题要求参赛者评价假期期间实行的临时交通管控措施的效果，尤其是它们对两条主路的影响。需要结合提供的数据，计算和分析这些措施是否有效缓解了交通拥堵，并对措施的进一步改进提出建议。

这道题的重难点是：

车辆数据涉及多个交叉口、不同时间段以及不同方向的车流，处理这些数据并提取有效信息是解题的关键。

从车流量估算到信号灯优化配置，再到停车需求分析，每个问题可能需要不同的模型与算法。

假期高峰流量分析中，假期期间的流量具有不确定性，如何识别巡游车辆、估算停车需求并评估管控措施的有效性，都是具有挑战性的任务。

2 背景分析

总结一下，题目的背景描述了一个拥有知名景区的小镇，该镇的交通流量问题成为一个典型的城市交通管理难题。背景部分涉及多个重要方面，反映了实际中的交通状况和挑战

3 各小问分析

问题 1：估计不同时段各个相位的车流量
类似题目大致套路：
数据整理：首先，我们需要整理提供的数据，将其按照时间顺序排列，并提取出每个时间段的车流量数据。由于数据中没有直接的车流量信息，我们需要根据车辆通过交叉口的时间点来估算。
时段划分：根据车流量的波动，我们可以将一天分为几个时段，例如早高峰、晚高峰、平峰等。这通常需要根据实际的车流量数据来确定。
车流量估计：对于每个时段，我们可以计算每个方向（直行、转弯）的车流量。这可以通过统计每个时段内通过交叉口的车辆数来实现。
模型建立：可以使用简单的统计模型或者机器学习模型来预测不同时段的车流量。例如，可以使用时间序列分析方法来预测未来的车流量。

此题解决方案：
1、时段划分算法
获取数据（打开“附件2.csv”即可）：附件2.csv已有历史车流量数据，包括时间戳、车流量、方向（东西、南北直行和左转）。
数据预处理：检查数据是否存在空缺，错误数据。数据量过大，需要特殊的处理方法，可以借助数据库，不能直接使用excel等软件处理。采用了python对数据进行分列及统计。
分列结果：

注意，一天内一辆车可以有多条记录，不用考虑同一辆车在不同日期内的记录。题外话可以判断车从哪来车去哪即车的轨迹。
时段识别：使用聚类算法（如K-means）根据车流量的波动将一天划分为不同的时段，如早高峰、晚高峰和平峰时段。
车流量计算模型
GRU预测模型：使用门控循环单元（GRU）模型来预测每个时段的车流量。 Ft=Ft−1+(t−tprev)×R 其中，Ft表示在时间 t的预测车流量，Ft−1Ft−1 是前一时间点的车流量，t−t−tprev 是时间间隔，R是车辆到达率。
车辆到达率：通过历史数据学习每个时段内车辆到达的速率。 R=ΔF/Δt 其中，ΔF 是在时间间隔 Δt内的车量数变化。