2024华中杯B题参考论文24页+py代码4小问保姆级教程更新_华中杯b题相关代码论文

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针对华中杯B题的四个小问，以下是每个小问的解决思路和可能用到的建模及机器学习算法：

第1小问：固定周期信号灯的估计

1. **数据分析**：首先分析附件1中的轨迹数据，确定车辆通过路口的模式。

2. **特征工程**：提取时间戳和车辆ID作为特征。

3. **周期性检测**：使用傅里叶变换（FFT）或自相关函数（ACF）来识别周期性。

4. **统计分析**：应用统计方法，如卡方检验，来确定车辆通过模式与信号灯周期的关系。

5. **模型建立**：使用简单的周期性回归模型，如正弦或余弦函数，来拟合信号灯周期。

 针对华中杯B题的第4小问，我们需要识别出一个路口信号灯的周期。由于信号灯周期可能包含红绿两种状态，并且周期可能在不同时间段有所变化，我们需要采用一种能够处理时间序列数据并识别模式的机器学习算法。以下是解决这个问题的完整思路：

 1. 数据预处理

在开始建模之前，首先需要对附件4中的行车轨迹数据进行预处理：

- **数据清洗**：移除不完整或错误的数据记录，确保数据质量。

- **特征提取**：从原始轨迹数据中提取有用的特征，如车辆通过特定点的时间间隔。

- **时间戳转换**：将时间戳转换为相对于某个参考点（如信号灯变换点）的时间差。

2. 探索性数据分析

- **周期性分析**：通过可视化方法探索数据中的周期性模式，比如使用自相关函数（ACF）图和偏自相关函数（PACF）图。

- **统计检验**：应用统计检验方法（如Kolmogorov-Smirnov检验）来确定数据的周期性。

3. 模型建立

- **时序模型**：考虑使用自回归积分滑动平均（ARIMA）模型或季节性ARIMA（SARIMA）模型来捕捉时间序列数据的周期性和趋势。

- **机器学习算法**：可以尝试使用循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM），这些算法适合处理具有时间依赖性的数据。

B题24页参考论文:

请注意，这些步骤需要结合具体的编程技能和机器学习知识来实施，并且可能需要进行多次迭代和验证以确保结果的准确性。此外，由于信号灯周期可能受到多种因素的影响，如交通流量、特殊事件等，因此在建模时也需要考虑这些潜在的外部因素。

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