Empirical Approximation for the Stochastic Fundamental Diagram of Traffic Flow on Signalized Intersection
Notice bibliographique
Résumé
The wide scattering nature of the fundamental diagram (FD) with observed flow-density data may be associated with the dynamical traffic flow process, especially on signalized intersection. To describe the uncertainty of FD, in this work we established stochastic fundamental diagram (SFD) which is defined by the distributions of shockwave speed. Our approach is based on a two-level stochastic process of the traffic flow system in terms of the dynamics of traffic density and state mode associated with signal phases which is named switching linear dynamical systems (SLDS). Then, variational Bayesian learning method is adopted to compute the distributions of SFD parameter to approximate the experimental distributions of shockwave calculated by the observed flow-density data. Given traffic flow data from the NGSIM program, the verification result demonstrated that the SFD can be more helpful to capture the main features of the observed widely scattering of the flow-density data compared with FD. With the shockwave speed sampled from the SFD, the SLDS could describe the dynamic characteristics of traffic flow and be applied to the maximum likelihood estimation of traffic density or flow rate. Because it is simple and automatically calculated, the SFD provides an alternative description for fundamental diagram and its uncertainty in the traffic flow.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».