校园交通设计问题范本模板Word文件下载.docx
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30—6：
10
定义符号说明:
水平流速——平均5分钟内通过路口水平方向的人数或车数
垂直流速——平均5分钟内通过路口垂直方向的人数或车数
人流速:
y1——路口1人的流速
y2-—路口2人的流速
自行车流速：
z1-—路口1自行车的流速
z2——路口2自行车的流速
机动车流速：
w1—-路口1机动车的流速
w2——路口2机动车的流速
V1—-机动车的平均速度
V2——自行车的平均速度
V3—-行人步行的平均速度
（计算通过一个路口的大致时间，进行疏导方案的研究）
对4个时间段的时间每5分钟转换成1时间单位：
时间段（分钟）
0—5
5—10
10-15
15-20
20—25
25—30
30—35
单位时间
1
2
3
4
5
6
7
建立模型
（一）根据在一天中对路口1中4个高峰时间段人流速、自行车流速、机动车流速的统计如下：
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
y1
91
105
119
162
233
98
54
30
38
56
z1
49
68
83
121
96
48
14
23
w1
11
12
13
15
16
17
18
19
20
66
347
300
90
76
120
147
205
201
61
117
110
24
100
130
21
22
25
26
27
28
88
60
134
274
276
126
53
95
69
初步建立路口1行人的流速与各个时间段的关系,用SPSS软件作散点图如下：
对上述散点图用MATLAB软件进行拟合,得到如下曲线：
用相同方法对自行车流速与时间段的关系建立数学模型,然后用MATLAB软件拟合得到曲线如下：
同样,拟合得机动车流速与时间段的关系曲线如下:
为了分别把路口1中人的流速、自行车的流速、机动车的流速与各个时间段的关系，建立数学模型，对比3条函数曲线，得如下关系：
（二）现根据在一天中对路口2中4个高峰时间段人流速、自行车流速、机动车流速的统计如下：
y2
35
41
70
125
65
57
75
z2
29
37
45
63
33
43
w2
115
89
77
99
135
160
155
137
59
47
31
用SPSS软件和MATLAB软件对路口2中人的流速、自行车的流速、机动车流速的数据进行处理并拟合，得到人的流速、自行车的流速、机动车流速随时间的变化关系曲线图分别如下：
（路口2）人流速与时间的关系
（路口2）自行车流速与时间的关系
（路口2）机动车流速与时间的关系
同样，为了分别把路口2中人的流速、自行车的流速、机动车的流速与各个时间段的关系,建立数学模型,对比3条函数曲线，得如下关系:
四、计算模型
在上个板块中，我们仿真模拟建立了路口1与路口2中人流速、自行车流速、机动车流速与4个上下课高峰期时间段的关系。
在路口1模型中，通过用MATLAB软件进行数据拟合，我们可计算得，各函数曲线方程近似值:
1.人流速模型曲线
f（x）=a1*sin（b1＊x+c1）+a2*sin（b2*x+c2）+a3*sin（b3＊x+c3）+a4*sin（b4*x+c4）+a5＊sin（b5＊x+c5）
Coefficients（with95%confidencebounds）：
a1=182。
9（-7095，7460）
b1=0。
1156（-4。
252,4。
483）
c1=-0。
08947（—51。
48，51.3）
a2=91。
97（61。
69，122.3）
b2=0.8763（0。
7914，0.9612）
c2=3。
469（1.943，4.994）
a3=368.7（-1.135e+006,1.135e+006）
b3=0.3551（—56.46，57。
17）
c3=—0.123（—811.6,811.4）
a4=358.9（—1。
142e+006，1.143e+006）
b4=0。
3863（-43。
59,44.37）
c4=2.569（—636。
2，641。
3）
a5=44.47（18.31,70.62）
b5=1.738（1。
652，1.824）
c5=—1。
078（—2。
464,0。
3085）
2.自行车流速模型曲线
f（x）=a1＊sin（b1＊x+c1）+a2*sin（b2*x+c2）+a3＊sin（b3＊x+c3）+a4*sin（b4*x+c4）
a1=112。
5（—3010，3235）
b1=0.08468（-1.369,1.539）
c1=0。
8087（-17.26,18。
88）
a2=56。
57（—3075，3188）
b2=0。
166（—1.838，2.17）
c2=2。
979（-21.03，26。
99）
a3=12.08（—2。
653，26.81）
b3=1.11（0.8617,1。
359）
c3=0。
04569（—3.577,3.669）
a4=46.64（31.6,61.68）
8532（0.7851,0。
9214）
c4=-2。
426（—3.49,—1.362）
3.机动车流速模型曲线：
f（x）=a1＊sin（b1＊x+c1）+a2*sin（b2＊x+c2）+a3*sin（b3＊x+c3）+a4*sin（b4＊x+c4）+a5＊sin（b5＊x+c5）
Coefficients（with95％confidencebounds）:
a1=2。
737（1.931,3。
542）
05346（—0.01642,0。
1233）
c1=0.5915（—0.3441,1.527）
a2=0.622（—0.1732，1.417）
8172（0。
5901,1。
044）
c2=-2。
162（—5.752，1.427）
a3=2.434（1。
57，3。
298）
b3=0。
4658（0。
4146，0.5171）
c3=-3。
876（-4。
688，—3.065）
a4=0。
8633（0。
03119，1。
695）
b4=1.336（1。
214,1.457）
c4=-0.8458（-2.805，1.113）
a5=0.6256（—0。
1497,1。
401）
b5=2.108（1.939，2。
276）
c5=1.357（-1.271，3.985）
模型汇总和参数估计值
因变量：
方程
模型汇总
参数估计值
R方
F
df1
df2
Sig。
常数
b1
S
.551
19.601
。
000
4.777
-1。
402
自变量为t。
主体间效应的检验
源
III型平方和
df
均方
校正模型
192950。
000a
7146。
296
截距
510300.000
510300。
192950.000
7146.296
误差
.
总计
703250。
校正的总计
a.R方=1.000（调整R方=。
）
模型描述
模型名称
MOD_5
因变量
Sa
自变量
包含
其值在图中标记为观测值的变量
未指定
a。
该模型要求所有非缺失值为正数。
五．结果分析与检验
根据我们建立的路口1模型与路口2模型，研究者两个路口在各个时间段对道路造成拥挤的情况，由此我们得到路口1和路口2各种交通与时间段关系曲线：
由上述路口1与路口2的交通情况曲线可验证,在
（1）早上8：
00-8:
（2）中午11:
30—12:
10，（3）下午2:
00—2:
40（4）晚上5：
10这四个上下课高峰时间段，行人的流速、自行车流速与机动车流速几乎同时在这四个时间段达到最高峰,所以在这四个上下课高峰时间段,造成十字路口1和丁字路口2的交通过度拥挤的情况，与我们建立模型所得的结果一致.
由此,我们对校园内交通提出如下改进意见:
1.周一到周五，在
（1）早上8:
00—8:
30—12：
10，（3）下午2：
30—6:
10这四个上下课高峰时间段，在校园内环两条主道路上组织保安设置路障，禁止大型班车与小型轿车的通行。
2.在上述四个高峰时段，为了防止人流与自行车流的冲突，对两条主道路进行“人车分流”策略，并配有保安指挥。
3.在本论文中讨论到的两个主要路口中设置交通标志牌和减速带来引导大家更好地遵守交通.
4.在校园外环路上设置合理的停车点，控制进入校园内环的大型车辆数量.由此,我们可以大力提倡广大师生乘坐校园集体观光车，减少校园道路上的交通压力.
六、模型优缺点与改进意见
样本选取具有代表性，我们所选的两条主道路和一个十字路口、丁字路口的交通情况可以很好地反应校园交通整体的情况。
对原始数据拟合时，采用多种方法进行,使之愈来愈完善，具有很高的拟合精度和适度性在此基础上,对模型作进一步讨论便可得到一系列可靠而实用的信息并且,所得结论与客观事实很好地吻合,从而进一步说明模型是合理的。
在建立数学仿真模型时，我们在几个路口几个时间段内较准确的统计了各交通流量的情况,提高了准确性;
我们选取的模型中出现的交通拥挤现象十分符合校园交通中人们关注的焦点，对我校相关部门的研究有一定的帮助。
由于我们建立模型的时间有限，可能没有考虑得十分周全，所得的结果中存在一定的偏差。
七．参考文献
【1】徐全智杨晋浩《数学建模》（第二版）高等教育出版社2008.1
【2】赵静但琦《数学建模与数学实验》（第3版）高等教育出版社2008.1
【3】电子科技大学清水河校区1:
200地图（参考网上地图）
【4】王炜郭秀成《交通工程学》东南大学出版社2000
附件：
路口1处四个高峰时间段行人流速、自行车流速、机动车流速的关系模型源代码:
t=［1;
2;
3;
4;
5;
6；
7；
8；
9；
10;
11;
12;
13;
14；
15；
16;
17;
18;
19；
20;
21；
22；
23；
24；
25;
26；
27；
28]；
y1=［91;
105；
119;
162；
233;
98；
54;
30；
38；
56；
66；
347;
300；
90；
76;
91;
120;
147；
205;
201;
88；
60；
76；
117；
134；
274;
276；
126]；
z1=［49;
68；
83;
121;
96;
48；
14;
23;
40;
61;
117;
110；
38;
100；
105;
130;
53;
25；
56;
96；
95;
69］;
w1=［3；
0;
1;
0；
1；
2；
4；
5；
6;
2];
plot（t,y1,'
r'
）；
holdon
plot（t，z1，’g’）;
plot（t，w1）；
路口2处四个高峰时间段行人流速、自行车流速、机动车流速的关系模型源代码:
t=[1;
7;
8;
10；
13；
15;
17；
18］；
y2=[35;
41；
70；
125;
65;
57；
75;
91；
115；
120；
89;
77；
99；
135；
160;
155;
137］；
z2=[29;
67；
45；
63;
41;
33;
43；
59；
61；
47；
19;
35；
48;
31];
w2=[1；
3；
1］;
plot（t，y2，’r’）；
plot（t，z2，'
g'
plot（t，w2）；
计算框图：
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