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Enregistrement W3097711329 · doi:10.1155/2020/8843513

Collaborative Control Optimization on Reversible Lanes in Intersection Group under Intelligent Vehicle Infrastructure Cooperative System

2020· article· en· W3097711329 sur OpenAlexvenueno aff
Guiliang Zhou, Lina Mao, Yuke Dai, Yao Liu, Xu Bao, Pengsen Hu

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic control and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHuaiyin Institute of TechnologyGovernment of Jiangsu ProvinceNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésIntersection (aeronautics)Traffic flow (computer networking)SIGNAL (programming language)Signal timingIntelligent transportation systemTraffic signalEngineeringPhase (matter)Transport engineeringComputer scienceSimulationReal-time computingComputer networkPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on the Intelligent Vehicle Infrastructure Cooperative System (IVICS), the paper firstly analyzes the operating characteristics of the intersection group under real-time reversible lanes from the capacity; secondly, the signal phase sequence and signal timing parameters of the intersection are designed, and the green wave control is designed based on the phase difference model. The scheme provides traffic flowing in this section with a continuous green light signal. Finally, taking the intersection of Yongle East Road in Wuxi, Jiangsu Province as an example, it optimizes and controls the green wave of the intersection group and verifies the effectiveness of the phase difference model using the evaluation indicators of the number of stops, green wave speed, traffic capacity, and saturation flow. The results show that the optimization of the number of stops is 9.5% and the vehicle speed is optimized by 5.3%. The intersection capacity and saturation flow are greatly improved.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil0,404

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,187 · 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'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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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