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2025五一杯数学建模A题：支路车流量推测问题，思路分析+模型代码

news 来源：原创 2025/5/10 17:13:11

一持续更新，见文末名片

二、问题背景

想象一下，城市的道路如同一张巨大的脉络图，主路如同大动脉，配备着车流量监测设备，能实时记录车流量数据，就像我们身体的传感器一样。然而，当多条支路像毛细血管一样汇入主路时，部分支路却没有安装监测设备。这就好比我们无法直接感知某些细微血管的血液流动情况，此时，我们需要结合主路的车流量数据以及支路车流量的历史趋势信息，来推测这些支路的车流量。这一推测工作对于优化交通信号灯配时、缓解交通拥堵以及合理规划道路资源等方面，都有着举足轻重的意义。

为了让问题更具可解性，我们有以下假设：

1. 主路上的车流量是各支路车流量的总和，就像大河是由众多小溪汇聚而成一样，并且各支路车流量具有一定规律性，这种规律可以用函数来精准描述。

2. 道路均为单向车道，题目中图 1 - 图 3 里蓝色箭头清晰地代表着车流方向，为我们指明了“车流行进的方向”。

3. 在问题 1 - 问题 4 中，车流量的“增长/减少”趋势指的是“严格单调增长/严格单调减少”，“稳定”则意味着车流量稳定为某固定非负常数，各支路流量变化的函数关系均为连续函数，就像一条平滑的曲线，没有突然的跳跃。

4. 车流量记录数据已换算为标准车当量数，各问题中的车流量均指标准车当量数，可为任意非负实数，我们无需考虑车流量单位，这样能更专注于数据之间的数学关系。

三、表格数据解读

1. 表 1.1：它就像一个神秘的“函数宝箱”，等待我们填入问题 1 中支路 1 和支路 2 车流量随时间 (t) 变化的函数表达式，这是打开支路车流量奥秘的第一把钥匙。

2. 表 2.1：如同一个更庞大的“函数宝库”，需要我们填写问题 2 中支路 1、2、3、4 车流量随时间 (t) 变化的函数表达式，涵盖了更多支路的函数信息。

3. 表 2.2：这是一个“时间 - 车流量数值对照表”，记录着问题 2 中 7:30 和 8:30 这两个特定时刻各支路（支路 1、2、3、4）上的车流量数值，帮助我们直观了解特定时间点的支路车流量情况。

4. 表 3.1：同样是“函数宝箱”，用于填写问题 3 中支路 1、2、3 车流量随时间 (t) 变化的函数表达式，针对问题 3 的支路函数进行记录。

5. 表 3.2：与表 2.2 类似，是问题 3 中 7:30 和 8:30 这两个时刻各支路（支路 1、2、3）上的车流量数值记录，方便我们对比和分析。

6. 表 4.1：“函数宝箱”再次出现，填写问题 4 中支路 1、2、3 车流量随时间 (t) 变化的函数表达式，应对存在数据误差情况下的支路函数求解。

7. 表 4.2：记录问题 4 中 7:30 和 8:30 这两个时刻各支路（支路 1、2、3）上的车流量数值，为问题 4 的结果提供具体数据展示。

8. 表 5.1：它是一个“关键时间点记录册”，填写基于问题 2 和问题 3，为得到各支路函数表达式，主路上监测设备在 [6:58, 8:58] 时间段内至少需要记录车流量数据的时刻，帮助我们找到最关键的监测时间点，节省资源。

四、各项问题分析

（一）问题 1

1. 来龙去脉与内在联系：在实际交通监测的大舞台上，部分支路由于各种原因没有安装车流量监测设备，而主路的监测设备数据就像一盏明灯，为我们照亮了推测支路车流量的道路。本题以 Y 型道路为例，就像是一场简单的“预演”，为后续复杂道路情况的分析奠定基础。它的线性函数设定与求解方法，如同搭建高楼的基石，为其他问题提供了重要参考。

2. 解答思路：

• 影响因素：支路 1 像一个稳步上升的“小火箭”，呈现线性增长趋势；支路 2 则如同坐过山车，先线性增长后线性减少，再加上主路车流量数据这个“指挥棒”，共同影响着我们的分析。

理论基础：线性函数与分段线性函数的性质及求解方法是我们的“秘密武器”，数据拟合的最小二乘法原理则像一位精准的“导航员”，引导我们找到最佳的函数参数。

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二）问题 2

1. 来龙去脉与内在联系：实际道路网络可比 Y 型道路复杂多了，存在多条支路分两组汇入主路的情况，而且车辆行驶到监测设备的时间还不一样，就像不同的演员从不同地方出发，到达舞台的时间有差异。同时，不同支路车流量变化规律各异，这就像每个演员都有自己独特的表演风格。该问题在问题 1 的基础上增加了支路数量和车辆行驶时间因素，使模型更复杂，就像从简单的独幕剧升级为多幕剧，为问题 3 和问题 4 处理多支路和行驶时间问题提供参考。

2. 解答思路：

– 影响因素：各支路车流量变化趋势是“演员的表演风格”，而车辆从支路 1 和支路 2 的路口行驶到设备 A2 处的 2 分钟延迟时间，就像演员在路上耽搁的时间，这两个因素共同影响着整个“剧情”。

– 理论基础：分段线性函数、周期性函数的构建与求解，以及误差分析的统计学方法，是我们编写“复杂剧本”的工具。

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– 模型求解：导入附件表 2 的主路车流量数据，这是“剧本”的重要素材，通过傅里叶分析初步估计支路 4 的周期，根据主路车流量变化趋势估计支路 3 的转折点 (m)，就像从素材中挖掘出每个演员的关键信息。对不同时间段进行分段拟合，通过非线性最小二乘法拟合所有参数，让每个“角色”的表演更加精准。

1. 注意事项：

– 考虑车辆行驶时间延迟时，要像一位严谨的舞台调度员，准确调整数据时间对应关系，避免时间错位导致模型不准确，不然演员就会乱了出场顺序。

– 对于周期性函数拟合，要像一位专业的音乐指挥，合理选择周期估计方法，确保估计周期接近实际情况，让“演员”的节奏准确无误。

– 分析误差时，要像一位全面的评论家，考虑各支路函数复杂性和车辆行驶时间影响，全面分析误差来源，不断完善“剧本”。

2. 总结：问题 2 综合考虑多支路不同车流量变化趋势和车辆行驶时间，通过建立合适函数模型，利用主路车流量数据和非线性最小二乘法求解参数，得到各支路车流量函数表达式并分析误差。关键在于准确处理车辆行驶时间延迟和合理构建各支路函数模型，就像一部精彩的多幕剧，需要精心编排每个细节。

（三）问题 3

1. 来龙去脉与内在联系：在实际交通这个大舞台上，交通信号灯就像一位神秘的“幕后导演”，控制着部分路段的车流量。本题考虑了这种特殊情况，使模型更贴近实际交通场景，就像在多幕剧中加入了新的剧情元素。该问题在问题 2 的基础上增加交通信号灯控制因素，需要结合信号灯时间设置确定支路 3 的车流量，为问题 4 处理信号灯控制和数据误差问题提供启示。

2. 解答思路：

– 影响因素：各支路车流量变化趋势、信号灯时间设置以及车辆从支路 1 和支路 2 的路口到 A3 处的 2 分钟行驶时间，这三个因素就像三把钥匙，共同开启解决问题的大门。

– 理论基础：分段函数的构建与求解，信号灯控制下车流量变化规律，以及误差分析方法，是我们应对新剧情的“武器库”。

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1. 注意事项：

– 准确划分信号灯的绿灯和红灯时段，就像导演准确把握剧情节奏，确保在不同时段正确构建主路车流量与各支路车流量的方程，不然剧情就会混乱。

– 估计支路 1 的转折点时，要像一位敏锐的编剧，结合主路车流量变化特征合理判断，避免转折点估计不准确影响模型结果，让剧情发展合理。

– 分析误差时，要像一位细致的影评人，考虑信号灯控制对车流量的影响以及车辆行驶时间的延迟，全面评价“演出效果”。

2. 总结：问题 3 在考虑信号灯控制特殊情况下，结合主路车流量数据和各支路车流量变化趋势，通过建立合适分段函数模型，利用非线性最小二乘法求解参数，得到各支路车流量函数表达式并分析误差。关键在于准确处理信号灯控制和车辆行驶时间的影响，就像一部精彩的剧情片，每个情节都要精心雕琢。

（四）问题 4

1. 来龙去脉与内在联系：在实际监测这个“现实剧场”中，车流量监测设备可能会因为各种“小插曲”，如网络信号弱、能见度低、车流量较大或车速过快等情况，产生数据误差。本题需要在存在误差的数据基础上，准确推测各支路实际车流量，就像在一场有意外状况的演出中，依然要呈现出精彩的表演。该问题是问题 3 的拓展，在考虑信号灯控制基础上增加数据误差因素，为处理实际监测数据中的误差问题提供思路。

2. 解答思路：

– 影响因素：各支路车流量变化趋势、信号灯时间设置、车辆行驶时间以及数据误差，这些因素就像一个个挑战，等待我们去克服。

– 理论基础：数据误差处理方法（如滤波、平滑等），信号灯控制下车流量模型，以及误差分析的统计学方法，是我们应对挑战的“法宝”。

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– 估计绿灯开始时刻 (k) 时，要像一位细心的侦探，仔细分析主路车流量周期性变化特征，确保估计准确性，让剧情发展的时间线清晰。

– 分析误差时，要像一位全面的评论家，综合考虑数据误差、信号灯控制和车辆行驶时间的影响，全面评估“演出效果”。

1. 总结：问题 4 在存在数据误差情况下，结合主路车流量数据和各支路车流量变化趋势，通过对数据进行误差处理，建立合适分段函数模型，利用非线性最小二乘法求解参数，得到各支路实际车流量函数表达式并分析误差。关键在于准确处理数据误差和信号灯控制的影响，就像在有意外状况的演出中，依然能呈现出完美的表演。

（五）问题 5

1. 来龙去脉与内在联系：在实际监测这个“资源有限的剧场”中，为了节省资源和提高效率，不需要在每个时刻都记录车流量数据，就像一场演出不需要每个瞬间都详细记录一样。本题需要找出能够推断出整个时间段内各支路车流量函数表达式的关键观测时刻，这就像找到演出中最关键的情节节点。该问题是对问题 2 和问题 3 模型的进一步优化和应用，通过分析前面问题中各支路车流量函数变化趋势，找出关键观测时刻。

2. 解答思路：

– 影响因素：各支路车流量的函数变化趋势是确定最少观测时刻的关键因素，就像演出中演员的表演节奏决定了哪些瞬间最关键。

– 理论基础：基于函数的特性分析（如单调性、周期性、转折点等），以及根据函数确定最少数据点的方法，是我们寻找关键节点的“指南”。

– 核心变量：各支路车流量函数的关键特征点，如转折点、周期点等，就像演出中的高潮和关键情节，是我们关注的重点。

– 约束条件：要确保所确定的观测时刻能够唯一确定各支路的车流量函数表达式，就像关键情节要能完整展现整个故事。

– 模型构建：回顾问题 2 和问题 3 中各支路车流量函数变化趋势，分析每个函数关键特征点，建立确定最少观测时刻的数学模型，考虑各支路车流量函数特性和相互关系，就像从整个演出中梳理出关键情节的脉络。

– 模型求解：根据各支路函数关键特征点，确定能够确定函数表达式的最少观测时刻，就像找到了演出中最不可或缺的瞬间。

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