Cell Transmission Model-Based Variable Speed Limit Control for Freeways
Notice bibliographique
Résumé
The use of variable speed limit (VSL) control along freeway in an effort to improve bottleneck traffic flow is a technique that has been around for some time. In this study, the authors propose a simple yet very efficient VSL control model using the cell transmission model (CTM). Two modifications of the fundamental diagram (FD) of the CTM are proposed. The first permits one to model active bottleneck cell in which there is a capacity drop once feeding flow exceeds its capacity. The second modification permits variable free flow speeds for the cells operated with VSL control. In order to allow those modifications, the local demand-supply approach is adopted to change the boundary condition of the CTM, and then traffic density is predicted in the freeway cells. Speed dynamics is derived from a piecewise linear FD. Then the modified CTM is implemented in a freeway corridor Whitemud Drive, Edmonton with the model predictive control (MPC) approach. The analysis is carried out to a micro-simulation model VISSIM with a scenario where shock wave is present, and the micro-simulation model functions as a substitute for the real-world traffic system. Due to possibility of shockwave formation from the VSL operated cell, the authors have developed and implemented a time-space discrete model to detect queue tail during VSL control. This queue tail detection model is implemented to update storage capacity of freeway cell. This study reveals that in terms of mobility, VSL is effective mostly during congestion period.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».