MATLAB实现京津城际时刻表数据的运行图可视化

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资源摘要信息:"该资源主要介绍如何使用MATLAB软件对时刻表数据进行可视化处理,生成运行图。" 在MATLAB中进行数据可视化的相关知识点主要包括: 1. MATLAB软件的基本操作和编程逻辑,包括如何编写脚本、函数和处理数据结构。 2. MATLAB timetable数据类型的操作,包括创建、读取和写入timetable数据,以及如何处理和操作timetable数据。 3. MATLAB中绘制运行图的方法和步骤,主要包括如何根据时刻表数据设置坐标轴,如何绘制运行轨迹,如何标注关键信息等。 4. 文件操作,包括如何在MATLAB中读取和写入文本文件,特别是对于京津城际上行和下行的数据文件的处理。 5. 实际应用,如何将以上知识点应用到实际问题的解决中,比如如何利用这些知识绘制出准确的京津城际运行图。 具体来说,"yunxingtu.m"是一个MATLAB脚本文件,负责读取京津城际上行和下行的时刻表数据文件("京津城际上行.txt"和"京津城际下行.txt"),并将这些数据转换为MATLAB timetable数据类型,进而根据这些数据绘制出行驶的运行图。 在"京津城际上行.txt"和"京津城际下行.txt"文件中,存储的应该是在规定时间内的京津城际列车的时刻表数据。这类数据通常包括列车出发时间、到达时间、列车类型、车站名称等信息。为了进行可视化处理,我们需要确保这些数据是准确、完整且格式统一的。 在实际编程过程中,需要使用到MATLAB的 timetable数据类型的相关函数,例如使用"timerule"和"readtable"函数从文本文件中读取数据,然后将读取的数据转换为timetable数据类型。接着,可以使用绘图函数如"plot"、"scatter"、"hold on"等命令来绘制运行图。对于每个列车的运行状态,可以通过设置不同颜色、标记或线型来区分。此外,为了提高运行图的可读性,可以添加坐标轴标签、图例、标题等元素。 在绘图之前,需要对数据进行预处理。比如,需要将文本数据中的时间字符串转换为MATLAB能够识别的时间格式,这一步通常涉及到字符串操作函数以及日期和时间函数的使用。此外,由于在时间序列数据中可能存在缺失值或异常值,因此还需要进行数据清洗和验证,以确保绘图时数据的准确性和一致性。 在数据可视化方面,MATLAB提供了强大的工具箱,例如可视化工具箱(Mapping Toolbox)、图形用户界面工具箱(GUIDE)和交互式数据语言工具箱(IDL),这些工具箱均可以用来优化和美化运行图的显示效果,使之更符合用户的需求。 最后,运行图对于分析列车的运行规律、优化运行计划和提高运输效率具有重要意义。因此,掌握如何利用MATLAB进行运行图的绘制,对于铁路运输公司、交通规划部门以及相关的科研人员来说是十分重要的技能。通过本资源的学习,读者可以掌握MATLAB进行时刻表数据可视化的基础知识和操作技能,为进一步的分析和研究打下坚实的基础。

优化这段代码:def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

2023-06-11 上传

翻译代码:#计算代价 def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

2023-06-07 上传