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2) 每一车辆的速度、行驶方向和长度
3) 分级范围内的统计车流量,多达7个速度分级和7个长度分
级
? 微波雷达检测器允许用户定义传送数据的内容
? 微波雷达检测器通过串行数据提供远程电源电压指示（包括电池） 2、RTMS检测数据与实际测量数据的对比分析 2.1 传感器位置
表2.1.1传感器位置表
传感器编号 4001 4002 4003 4004
2.2 对比分析
传感器位置 体育馆（西门） 出版社（南门） 学苑4号楼（东门） 交大东校区东门 车道数 5 2 2 2 我们小组从RTMS检测得到的数据中，筛选出5月27日上午8:00-9:00以及5月29日下午3:30-4:30的数据，并与我们实际测量得到的交通量进行对比，具体结果如下表：
表2.2.1 西门4001传感器数据与实测数据表
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图2.2.1 西门4001传感器数据与实测数据对比图
表2.2.2 东门4003传感器数据与实测数据表
图2.2.2 东门4003传感器数据与实测数据对比图
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通过对比分析，我们发现RTMS数据与实测数据是有一定的误差的，但是误差并不是很大，而且人工计数时也存在误差，所以说明RTMS还是非常准确的。 3、交通流三要素间关系的分析
交通流三要素为交通量、交通密度和速度。其中交通量由RTMS数据中volume表示；速度用speed表示；交通密度由于与占有率成正比，故用占有率Occupancy代表交通密度，进行与另外两个变量关系的分析研究。我们小组用RTMS4001在5月27日一天的检测数据，进行三要素之间关系的研究。
首先，我们先对数据进行筛选。我们认为，车速为零以及车速大于二百的数据位无效数据，并将其剔除。然后，对于同一时刻，我们将不同车道上的车速以车流量为权重进行加权平均，将不同车道上的车流密度直接进行平均。如图：
表2.3.1 用Excel对数据进行分类汇总
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最后，得到最终数据，如图：
表2.3.2 用Excel得到的最终数据
将得到的最终数据用matlab进行绘图。
3.1 车速与车流密度间的关系
图2.3.1 车速与车流密度间的关系图
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