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Enregistrement W4200348409 · doi:10.1155/2021/3473035

Research on Platoon Dispersion Delay of Traffic Flow considering Coordinated Control

2021· article· en· W4200348409 sur OpenAlexvenueno aff
Liu Yan, Kuo Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic control and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlatoonIntersection (aeronautics)Traffic flow (computer networking)Control theory (sociology)Truncation (statistics)RandomnessCorrectnessTraffic waveUpstream (networking)Flow (mathematics)Computer scienceHeadwayFlow control (data)SimulationMathematicsTopology (electrical circuits)Control (management)EngineeringTraffic congestion reconstruction with Kerner's three-phase theoryAlgorithmTelecommunicationsTraffic congestionTransport engineeringStatisticsGeometryComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To improve the traffic capacity and reduce the delay of signalized intersections, the delay of coordinated control intersections is studied. Based on the freedom and randomness of the speed change and considering the delay problem caused by the discrete behavior, the authors deduced a new delay model. Firstly, by analyzing the kinematic behavior of traffic flow under coordinated control, it is found that traffic flow reaches the downstream intersection in two different forms. The two forms were as follows: the tail vehicles of discrete traffic flow were truncated and the front vehicles of discrete traffic flow were stopped. Then, the authors deduced the new delay model by analyzing the two conditions. Finally, the delay of the two cases is analyzed, which can be used as the basis for setting the phase difference between coordinated control intersections. The correctness of the model is verified by designing two example coordinated control intersections under unsaturated flow with MATLAB. Results show that the discrete traffic flows will have different impacts on delay or traffic efficiency when they arrive at the downstream intersection in different forms. Through the analysis of the delay of vehicles, when the green split is less than 0.64, the tail truncation delay is greater than the front truncation delay. When the green split is greater than or equal to 0.64, the opposite is true. The phase difference of upstream and downstream intersections can be optimized and coordinated according to the goal that vehicles can smoothly pass through the coordinated control intersection or ensure the minimum delay, so as to give full play to the space-time utilization of the coordinated control intersection.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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