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J-GLOBAL ID：201802257780338741   整理番号：18A1359617

交通速度雲地図:巨視的交通流解析のための新しい方法【JST・京大機械翻訳】

Traffic speed cloud maps: A new method for analyzing macroscopic traffic flow

著者 (2件)： Xiao Jianli (School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, 516 Jun Gong Road, Shanghai 200093, China) ,  Wang Zhonghao (School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, 516 Jun Gong Road, Shanghai 200093, China)
資料名： Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications  (Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications)
巻： 508  ページ： 367-375  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0322B  ISSN： 0378-4371  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 交通流解析の中で,過去数十年における微視的およびメゾスコピック交通流に対して提示された多くの方法がある。しかしながら,巨視的交通流解析のための方法は比較的少ない。それは,巨視的な交通流解析がより多くのデータと計算資源を必要とするからである。本論文では,大規模な交通データを用いた巨視的交通流解析に焦点を当てた。新しい方法,交通速度雲マップを提案した。それは,大規模に正確に交通状態を提示することができた。また,それは混雑地域の変動を記述できる。さらに重要なことに,交通速度雲地図により,人々は混雑の形成と劣化過程を捉えることができ,巨視的交通流の運用規則を調査することができる。交通速度雲地図の有効性を評価するために,14786073の交通サンプルを,実験を実行するために行った。実験結果は,交通速度雲地図が正確に大面積の交通状態を提示することができて,直観的に,そして,効率的に巨視的交通流状態の変化を調査するのを助けることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *交通流
準シソーラス用語： 交通データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 交通 ,  速度雲地図 ,  巨視的交通流

分類 (1件)： 交通調査  (TB01031B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 交通 ,  雲 ,  地図 ,  交通流 ,  解析