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J-GLOBAL ID：201802285905706147   整理番号：18A2231235

道路交通密度推定のための改良型巨視的モデリング【JST・京大機械翻訳】

An Improved Macroscopic Modeling for Highway Traffic Density Estimation

著者 (3件)： Abdelhafid Zeroual (LAIG Laboratory,, University of 08 May 1945, Guelma, Algeria) ,  Fouzi Harrou (LAIG Laboratory,, University of 08 May 1945, Guelma, Algeria) ,  Sun Ying (Computer, Electrical and Mathematical Sciences and Engineering (CEMSE) Division, King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Thuwal, 23955-6900, Saudi Arabia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICFSP  ページ： 125-129  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 交通密度の効率的で正確な推定は,迅速意思決定のための関連情報を提供することにより,知的輸送システムの開発において重要な役割を果たす。本研究の目的は,交通密度を推定するためのモデルベースの手順を設計することである。ここでは,道路交通密度推定を改善するために,区分的にスイッチされた線形交通モデルの利益をLuenbergerオブザーバ推定器と組み合わせた革新的な観測器を設計した。カリフォルニア南部の4車線SR-60高速道路からの交通データを用いて,提案した推定器を評価した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定 ,  観測装置 ,  カリフォルニア州 ,  交通モデル ,  *道路交通 ,  *交通密度 ,  *モデリング ,  高速道路 ,  交通システム ,  線形性
準シソーラス用語： 交通データ ,  Luenbergerオブザーバ ,  モデルベース , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R)

タイトルに関連する用語 (4件)： 道路 ,  交通密度 ,  推定 ,  モデリング