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Enregistrement W2905509591 · doi:10.1109/tits.2018.2884463

Optimum Management of Urban Traffic Flow Based on a Stochastic Dynamic Model

2018· article· en· W2905509591 sur OpenAlexaff
Shian Wang, N. U. Ahmed, Tet Yeap

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic control and management
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntersection (aeronautics)Computer scienceMathematical optimizationConstraint (computer-aided design)ThroughputTraffic congestionTraffic flow (computer networking)Optimal controlDynamic programmingEngineeringAlgorithmTransport engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we use a recently developed dynamic model for urban traffic flow subject to practical constraint characteristics of intersections equipped with traffic light. We define an objective functional based on the analytical expressions for traffic throughput, congestion, and drivers’ waiting time at an intersection. Following this, an optimization problem is formulated and an algorithm is presented based on the principle of optimality due to Bellman. The solution, if implemented, is expected to improve throughput, reduce congestion, avoid traffic jams, and promote driver satisfaction. The system is simulated with a series of numerical experiments and the corresponding optimization problems are solved using the proposed algorithm. The optimal feedback control laws independent of initial state are acquired, and the optimal cost is found according to any given initial condition. It is believed that this dynamic model would be potentially applicable for the real-time adaptive traffic control system.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,206 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations29
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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