The effect of on-ramp and off-ramp on the one dimensional road with open boundaries
Notice bibliographique
Résumé
The effect of one on-ramp (entry) and one off-ramp (exit) is investigated numerically in a one dimensional cellular automaton traffic flow model, with open boundary conditions, using parallel dynamics. Our aim in this paper is to study how the injection rates α and α0 and the extraction rates β and β0 act on the density and flux of cars in a one dimensional road. The priority of occupation at entry site i1 (removing at exit site i2) is attributed to the particle that entered (was absorbed) the chain. Phase diagrams in (β0, α0) and (β, α0) plans are established. For α = 0.1, they show three different topologies in the flow behaviour. The first one corresponds to the presence of four regions, by varying α0, namely low-density phase (LDP), intermediate-density phase (IDP), plateau current phase (PCP), and high-density phase (HDP). In the second topology, the intermediate-density phase disappears. The third topology presents only two regions, i.e., low- and high-density phases. For small values of α, the (IDP) and (PCP) disappear, respectively, by increasing β. When increasing α, the fourth topology, corresponding to one phase (HDP), appears for low values of β and β0.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».