A Comprehensive Review on Traffic Control Modeling for Obtaining Sustainable Objectives in a Freeway Traffic Environment
Notice bibliographique
Résumé
Traffic control strategy plays a significant role in obtaining sustainable objectives because it not only improves traffic mobility but also enhances traffic management systems. It has been developed and applied by the research community in recent years and still offers various challenges and issues that may require the attention of researchers and engineers. Recent technological developments toward connected and automated vehicles are beneficial for improving traffic safety and achieving sustainable goals. There is a need to develop a survey on traffic control techniques, which could provide the recent developments in the traffic control strategy and could be useful in obtaining sustainable goals. This survey presents a comprehensive investigation of traffic control techniques by carefully reviewing existing methods from a new perspective and reviews various traffic control strategies that play an important role in achieving sustainable objectives. First, we present traffic control modeling techniques that provide a robust solution to obtain reasonable traffic and sustainable mobilities. These techniques could be helpful for enhancing the traffic flow in a freeway traffic environment. Then, we discuss traffic control strategies that could be helpful for researchers and practitioners to design a robust freeway traffic controller. Second, we present a comprehensive review of recent state-of-the-art methods on the vehicle design control strategy, which is followed by the traffic control design strategy. They aim to reduce traffic emissions and energy consumption by a vehicle. Finally, we present the open research challenges and outline some recommendations which could be beneficial for obtaining sustainable goals in traffic systems and help researchers understand various technical aspects in the deployment of traffic control systems.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,006 | 0,002 |
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 ».