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Enregistrement W2510457185 · doi:10.1371/journal.pone.0159110

Increasing Intelligence in Inter-Vehicle Communications to Reduce Traffic Congestions: Experiments in Urban and Highway Environments

2016· article· en· W2510457185 sur OpenAlexaff
Rodolfo I. Meneguette, Geraldo P. Rocha Filho, Daniel L. Guidoni, Gustavo Pessin, Leandro A. Villas, Jó Ueyama

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicular Ad Hoc Networks (VANETs)
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesOffice of Naval Research GlobalOffice of Naval ResearchFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésFuel efficiencyTraffic congestionOverhead (engineering)Context (archaeology)Computer scienceIntelligent transportation systemTransport engineeringReduction (mathematics)Automotive engineeringComputer networkEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intelligent Transportation Systems (ITS) rely on Inter-Vehicle Communication (IVC) to streamline the operation of vehicles by managing vehicle traffic, assisting drivers with safety and sharing information, as well as providing appropriate services for passengers. Traffic congestion is an urban mobility problem, which causes stress to drivers and economic losses. In this context, this work proposes a solution for the detection, dissemination and control of congested roads based on inter-vehicle communication, called INCIDEnT. The main goal of the proposed solution is to reduce the average trip time, CO emissions and fuel consumption by allowing motorists to avoid congested roads. The simulation results show that our proposed solution leads to short delays and a low overhead. Moreover, it is efficient with regard to the coverage of the event and the distance to which the information can be propagated. The findings of the investigation show that the proposed solution leads to (i) high hit rate in the classification of the level of congestion, (ii) a reduction in average trip time, (iii) a reduction in fuel consumption, and (iv) reduced CO emissions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,637
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations66
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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