Real‐time predictive coordination based on vehicle‐triggered platoon dispersion in a low penetration connected vehicle environment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The connected vehicle (CV) technology can benefit signal coordination with fine‐grained spatial and temporal vehicle and infrastructure data via real‐time communication. Although CV‐based signal coordination systems have been investigated from offline and online strategic perspectives, existing works have yet to address certain coordination performance issues, including the dynamic platoon dispersion effect and low penetration impact. Targeting at resolving these issues, this work proposes a real‐time predictive coordination method consisting of a probabilistic single‐vehicle‐based dynamic platoon dispersion model, an extended link performance function, and a real‐time model predictive control (MPC)‐based coordination framework. The proposed coordination method was comprehensively investigated by a software‐in‐loop simulation platform with different practical corridor scenarios in the ACTIVE CV testbed in Canada. Results show the proposed coordination control continuously outperformed existing signal control with lower delays for major streets with different demand profiles and different CV penetration rates, even in low penetration conditions. In conclusion, the proposed CV MPC‐based coordination can offer significant potential to further improve the system performance of signal coordination in a low penetration environment; therefore, it has the potential to enhance other CV‐based signal control applications in the initial deployment stage of CV technology.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle