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Enregistrement W4404712675 · doi:10.3390/wevj15120551

Effect of Driver Energy Saving Awareness on Energy Consumption in a Microscopic Traffic Model

2024· article· en· W4404712675 sur OpenAlexaff
Zawar Hussain Khan, Faryal Ali, T. Aaron Gulliver, Ahmed B. Altamimi, Mohammad Alsaffar, Wilayat Khan

Notice bibliographique

RevueWorld Electric Vehicle Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic control and management
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnergy consumptionAutomotive engineeringEnergy (signal processing)Environmental economicsConsumption (sociology)Environmental scienceBusinessComputer scienceEconomicsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Road traffic significantly impacts global energy consumption and emissions, both of which contribute to climate change. Thus, energy conservation and emission reduction in road transportation are critical concerns, and traffic flow modeling is key to evaluating and improving these metrics. Therefore, this paper develops a microscopic traffic model to characterize energy consumption reflecting driver energy saving awareness. The well-known Intelligent Driver (ID) model cannot predict traffic dynamics within an energy saving driving environment because it is based on a fixed acceleration exponent. Simulation results are presented which demonstrate that the energy consumption in the proposed model decreases as driver energy saving awareness increases. Furthermore, traffic, in the proposed model, experiences smaller variations in flow, speed, acceleration, and density, higher speeds, and less congestion compared to the ID model. Thus, the proposed model can be employed to conserve energy and reduce emissions, thereby decreasing the overall carbon footprint of traffic and contributing to a more sustainable environment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,322
Score d'incertitude au seuil0,652

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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