交叉口的车道饱和流量计算（python）

import numpy as np
 
def calculate_crossover_flow(lane_capacities, lane_travel_times, lane_vehicle_counts):
    """
    计算交叉口的车道饱和流量。
    输入:
    - lane_capacities: 单个车道的容量(单位: 车/h)
    - lane_travel_times: 车辆在单个车道的行驶时间(单位: s)
    - lane_vehicle_counts: 车道上的车辆数量(单位: 车)
    输出:
    - saturated_flow: 车道饱和流量(单位: 车/h)
    """
    # 计算每个车道的饱和流量
    saturated_flow = lane_capacities * 3600 / lane_travel_times
    # 如果提供了车辆数量，则用车辆数量替换车道容量计算饱和流量
    if lane_vehicle_counts is not None:
        saturated_flow = lane_vehicle_counts * 3600 / lane_travel_times
    return saturated_flow
 
# 示例使用
lane_capacities = np.array([1000, 1500, 1200])  # 每小时的车辆容量
lane_travel_times = np.array([60, 90, 75])  # 车辆在车道中花费的时间（单位为秒）
lane_vehicle_counts = None  # 假设不知道具体车辆数量
 
saturated_flow = calculate_crossover_flow(lane_capacities, lane_travel_times, lane_vehicle_counts)
print("车道饱和流量:", saturated_flow)

这段代码首先定义了一个函数calculate_crossover_flow，它接受车道的容量、行驶时间和车辆数量作为输入，然后计算出每个车道的饱和流量。如果提供了车辆数量，则用车辆数量替换车道容量来计算。最后，我们用一组示例数据调用这个函数，并打印出结果。这个例子展示了如何使用Python进行交通流量的简单计算，是交通工程师和城市规划师在处理交通模型时可能会用到的一个基本工具。