Семинары
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Календарь
Поиск
Регистрация семинара

RSS
Ближайшие семинары




Математическое моделирование транспортных потоков
26 января 2013 г., г. Москва
 


Динамика транспортных потоков в эмпирических данных от автомобилей с навигационными системами, исследованная на основе теории трех фаз Кернера: реконструкция состояний транспортного потока и генерация предупреждения о заторах

С. Л. Кленов

Московский физико-технический институт (государственный университет)
Дополнительные материалы:
Adobe PDF 1.3 Mb

Количество просмотров:
Эта страница:454
Материалы:6
Youtube:



Аннотация: Представлен эмпирический и теоретический анализ пространственно временной динамики транспортного потока, реконструированной на основе данных от случайным образом распределенных автомобилей на участке автострады А5 Север в Германии. Эмпирические данные генерировались автомобилями с навигаторами фирмы Том-Том в рамках ее навигационного сервиса, а также измерялись стационарными детекторами на том же участке скоростной автострады, который имел 3 полосы движения и несколько въездов-съездов. Для моделирования наблюдаемой сложной пространственно временной динамики транспортного потока использовалась стохастическая микроскопическая (car-following) модель транспортного потока в рамках теории трех фаз Кернера. На основе как эмпирических, так и модельных данных, изучен метод определения границ между фазами транспортного потока (точек перехода) вдоль траекторий случайным образом распределенных автомобилей. С помощью моделирования найдено, что данные уже от 2 % автомобилей оборудованных навигационными системами позволяют осуществить реконструкцию пространственно-временной динамики транспортного потока с точностью, достаточной для многих приложений, в частности, для генерации предупреждения о заторах.

Дополнительные материалы: Кленов2013.pdf (1.3 Mb)
 
  Обратная связь:
 Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024