RTMS数据驱动的车辆到达分布规律探索与可视化

本实验主要关注车辆的到达分布规律，利用遥感微波检测器（RTMS）收集的交通数据来进行深入研究。RTMS是一种用于监测道路交通流量的设备，它能够实时获取道路断面上的车辆流动信息。实验首先介绍了RTMS的基本知识，包括其工作原理和数据采集的格式，以及数据如何存储在数据库中。数据通常以时间序列的形式记录，可以按周、日（区分节假日和平日）、以及高峰小时和平峰小时进行分类。 实验的核心内容是通过《RTMS交通流实验程序》来解析车辆到达的分布规律。在这个过程中，学生会学习到几种常见的离散型分布模型，如泊松分布、二项分布和负二项分布，它们分别适用于不同的交通状况。泊松分布适用于车流密度较低、车流相对独立的情况；二项分布适用于车流较拥挤、车辆自由行驶机会有限的情况；而负二项分布则适用于车流波动性较大的场景。 在实验中，学生们将实际操作，对RTMS数据进行处理，通过统计分析计算出在不同时间段内的车辆到达次数，然后用Matlab编程绘制出车辆到达分布图，直观展示车辆在不同时间点的分布趋势。这样的分析有助于理解交通流量的动态特性，并为交通规划和管理提供依据。 实验的目的不仅在于掌握RTMS数据的处理技术，还包括理解和应用统计学方法来描述和预测车辆到达的不确定性，这对于理解和优化城市交通系统具有重要意义。此外，实验还包含了思考题环节，鼓励学生反思所学知识，深化对车辆到达分布规律的理解。 通过这个实验，学生不仅可以提升数据分析和编程技能，还能增强对交通工程理论的实际应用能力，为未来在交通工程领域的发展打下坚实的基础。