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J-GLOBAL ID：201702280084372480   整理番号：17A0699964

自動車追従模型における重い車両を含むモデル化,キャリブレーションと検証【Powered by NICT】

Including heavy vehicles in a car-following model: modelling, calibrating and validating

著者 (3件)： Aghabayk Kayvan (School of Civil Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran. [e-mail]) ,  Sarvi Majid (Department of Infrastructure Engineering, University of Melbourne, Parkville, Vic, Australia) ,  Young William (Institute of Transport Studies, Department of Civil Engineering, Monash University, Clayton, Vic, Australia)
資料名： Journal of Advanced Transportation  (Journal of Advanced Transportation)
巻： 50  号： 7  ページ： 1432-1446  発行年： 2016年 
JST資料番号： D0581A  ISSN： 0197-6729  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大型車は,乗用車と比較して多くの異なる方法で一般的な交通に影響し,これは交通不安定性の異なるレベルをもたらす可能性がある。交通流中の大型車の数と比率の増加は,異なる交通流条件をもたらすであろう。本研究では,最初に車両追従モデルを開発するための必要性を示す密集した不均一な交通条件における運転者の異なった車両追従行動を概説した。Weidemanの車両追従モデルような形状で,心理物理的車両追従モデルを開発した。開発したモデルの複雑さのために,モデルの較正は,混雑した交通条件下で記録されたデータを用いた粒子群最適化アルゴリズムを用いて行った。交通マイクロシミュレーションモデルに組み込んだ。結果は,車両追従知覚しきい値と,運転者の作用点は,車両と先行車タイプに基づいて異なることを示した。模型における重い車両の介在物は,異なる車両間および交通動力学相互作用に有意な影響を示した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 相互作用 ,  自動車 ,  乗用車 ,  *モデル ,  不安定性 ,  *モデリング ,  介在物 ,  交通流 ,  マイクロシミュレーション ,  粒子群最適化 ,  車両追従 ,  車両追従モデル ,  大型自動車 ,  先行車発進告知機能
準シソーラス用語： 大型車 ,  先行車 ,  モデルの複雑さ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 大型車車両追従 ,  不均一輸送 ,  交通マイクロシミュレーション ,  自動キャリブレーション ,  進化的アルゴリズム ,  粒子群最適化アルゴリズム

分類 (1件)： 交通調査  (TB01031B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 自動車 ,  模型 ,  モデル化 ,  キャリブレーション ,  検証