用matlab写出Fueness Method法进行分布交通量预测

FLOWS (弗洛伊德流量分配法，也常被称为交通流模型)，在MATLAB中主要用于模拟和预测道路交通网络中的流量分布。然而，FLOWS并不是一种特定的预测方法，而是一种交通分配模型，通常用于已知路段流量需求的情况下调整流量分布，使得拥堵最小化。

如果你想要使用类似的方法进行交通流量预测，可能会更倾向于采用更现代的技术，如时间序列分析、机器学习或者交通流仿真软件如VISSIM或SUMO配合Matlab接口。

不过，如果要演示如何用MATLAB基本的交通分配模型思想来模拟，你可以按照以下步骤创建一个简单的例子：

% 假设我们有一个包含路段容量和初始流量的矩阵
[links, flows] = ...; % 路段数据和初始流量

% 定义交通分配矩阵 W (容量/长度)
W = links(:, 2)./links(:, 1);

% 初始化分配矩阵 F 为零，F(i,j)代表路段i到j的流量
F = zeros(size(links));

% 迭代直到达到平衡或满足最大迭代次数
max_iter = 100;
for iter = 1:max_iter
    % 计算流量溢出，即路段流量大于其容量的部分
    overflow = F - W*F;

    % 将溢出的流量均匀分配给相邻路段
    F(F > links(:, 1)) = W(F > links(:, 1)).*(flows ./ sum(overflow));
    
    % 检查是否达到稳定状态，如所有溢出为零
    if max(abs(overflow)) < epsilon % 设置一个足够小的容差
        break;
    end
end

% 最后的F矩阵就是交通分配的结果

这里假设`epsilon`是一个很小的正数，用于判断是否达到收敛。