TSS / Microscopic Traffic Simulation for ITS Analysis 1 MICROSCOPIC TRAFFIC SIMULATION: A TOOL FOR THE ANALYSIS AND ASSESSMENT OF ITS SYSTEMS
Notice bibliographique
Résumé
The need to simulate a number of advanced ITS concepts prior to deployment has also necessitated development of high performance microscopic simulators for estimating dynamic traffic assignment, freeway corridor diversion, as well as evaluating driver information systems (including variable message signs), vehicle guidance systems, real time adaptive traffic control strategies and other traffic management concepts. The high performance microscopic simulators capable of achieving such objectives should meet a set of basic requirements regarding the accuracy and performance of the traffic modeling, the ability to deal with the dynamic effects of time dependent traffic demands and, consequently, the time dependent route choices from each origin to each destination. This necessitates employment of behavioral models emulating the route choice processes. Finally, a practical simulator must have easy to use graphical interface allowing employment of all complex modeling components such as graphical editors for the geometry, interactive specification of control strategies, animated output and so on. In this paper a microsimulator specifically designed for assessing ITS systems deployment is presented. The simulator, called AIMSUN2, has undergone significant improvements since its inception in 1987 and it has been used in a number of real life projects. This has resulted in many modeling and functional improvements presented here, as well as acceptance for simulating large scale urban and freeway networks in Europe, Canada and Australasia. The methodology for model implementation is also described.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».