Research on Speed Guidance Strategy based on multi-objective optimization in Connected Vehicle Environment
Notice bibliographique
Résumé
Green Light Optimal Speed Advisory (GLOSA) is an intelligent transportation system technology that uses real-time information from traffic lights and real-time vehicle location and speed information to advise drivers on the optimal speed, so that it can reach the optimal speed before the next traffic light turns green. It aims to reduce vehicle energy consumption and traffic congestion while improving road safety. In this paper, a two-layer frame is proposed to optimize vehicle speed as to reduce vehicle energy consumption while vehicles pass through intersections without stopping. The upper frame is to calculate the passable time area of vehicles arriving at the intersection without stopping by predicting the queuing information at intersections. The lower frame is to calculate the energy consumption at each point in the passable time area when vehicles arrive at the intersection, and the Dijkstra algorithm is used to solve the path where vehicles pass through continuous intersections without stopping and have the least energy consumption. The simulation results show that, compared with the constant speed strategy through the intersection, the proposed multi-objective optimization strategy can reduce energy consumption by 0.7%, 2.6% and 9.8% under the condition of over-saturated, saturated and under-saturated traffic volumes, respectively. It is an effective vehicle speed guidance optimization strategy.
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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 | 0,001 |
| 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 ».