Traffic Prediction and Optimization at Signalized Intersections with Connected Vehicles A Hybrid Approach
Notice bibliographique
Résumé
With the evolution of Connected Vehicle (CV) technology, the exploration of CV-enabled traffic control systems emerges as a novel strategy to address urban traffic congestion and enhance the operational efficiency of signalized intersections. In a mixed traffic environment comprising both CVs and non-CVs, leveraging multi-resolution CV data for more precise prediction of future traffic conditions has become a critical factor in improving the effectiveness of traffic control systems. This thesis proposes a novel hybrid approach that seamlessly integrates traditional traffic flow models with deep learning techniques to predict and optimize traffic at signalized intersections with CVs. The proposed method first utilizes a Long Short-Term Memory (LSTM) Neural Network model based on CV data to predict the in-flow rates at intersections. Subsequently, a shockwave theory is applied to the predicted in-flow rates for accurate queue profile prediction. Finally, a signal optimization algorithm is developed to search for optimal phase sequences and durations within a forward time window to minimize vehicle delay. The simulation platforms are built for both a virtual and a real-world intersection, respectively, to evaluate the effectiveness of this hybrid approach in predicting queue profiles and optimizing signal timings. The results demonstrate that the proposed hybrid model performs well in predicting total delay at intersections under various market penetration rates (MPRs) of CVs and traffic demand levels. Furthermore, in a comparative analysis with the actuated control and fixed-time control, the proposed control algorithm is proven to outperform them significantly under medium and high demand levels. Under low demand levels, the proposed control algorithm has effectiveness similar to the actuated control but remains superior to the fixed-time control. Additionally, the results indicate that the effectiveness of this algorithm improves with higher MPRs and is still better than that of the actuated control, even under lower MPRs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».