HetroTraffSim: A Macroscopic Heterogeneous Traffic Flow Simulator for Road Bottlenecks
Notice bibliographique
Résumé
Smart mobility is crucial for future smart cities. Traffic simulation software (TSS) is an important tool for efficient planning and management of road networks to achieve this goal. Many TSS tools have been developed for both microscopic and macroscopic homogenous traffic flow. However, only two (SUMO and HetroSim) are applicable to heterogeneous traffic. In this paper, HetroTraffSim is proposed to simulate macroscopic heterogeneous traffic flows at road bottlenecks. It is developed using the Unity3D engine and is based on a second-order traffic flow model. It is evaluated for a 360 m road segment on University Road, Peshawar, Pakistan. This segment contains a 78.5 m bottleneck which causes traffic congestion. This bottleneck is due to the construction of a pedestrian overhead bridge which reduces the three-lane road to two lanes. HetroTraffSim provides normalized traffic velocity, average traffic density, traffic flow, and time, as well as the temporal and spatial evolution of traffic. The results obtained show that a change in the distance headway affects the traffic flow, velocity, and density. Further, HetroTraffSim can be extended to automated traffic flows using raycasting. It can easily be used to create realistic traffic scenarios and the computational complexity is low due to the small-degree polynomials employed. HetroTraffSim can be used by traffic planners to improve traffic flow and public safety.
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 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».