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J-GLOBAL ID：202102252952274223   整理番号：21A0007935

専用公共輸送車線による交通シナリオのための規制パラメータの最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimization of Regulation Parameters for Traffic Scenario with Dedicated Public Transport Lane

著者 (4件)： Yashina M. V. (Moscow Technical University of Communications and Informatics,Moscow,Russia) ,  Tatashev A. G. (Moscow Technical University of Communications and Informatics,Moscow,Russia) ,  Pospelov P. I. (Moscow Automobile and Road Construction State Technical University,Moscow,Russia) ,  Susoev N. P. (Moscow Automobile and Road Construction State Technical University,Moscow,Russia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： EMCTECH  ページ： 1-6  発行年： 2020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： 著者らは,A.Pによって開発された決定論的確率的アプローチに基づくトラフィック数学モデルを考察した。Buslaev.これらのモデル粒子が格子上で移動するような,決定論的-確率的アプローチを,よく知られたあるいは新しい交通モデルと共に使用できる。このアプローチに従って,トラフィック速度を2つのコンポーネントの合計として表現した。第一成分は格子の速度に対応する。格子の速度は一定であると仮定した。第二成分は格子上の平均速度粒子に対応する。粒子は確率的規則の下で移動する。粒子は車両に対応した。セル寸法は,安全距離を考慮した車両の動的寸法に対応する。これらのモデルは,セルラオートマトンまたは排他的プロセスに関して解釈できる。モデルの時間スケールは,離散的または連続的であった。モデルのパラメータは,高速道路に関する測定結果を用いて調整することができる。2種類の粒子を持つ2車線交通モデルを導入した。これらのタイプは,それらの次元と速度によって互いに異なる。また,同じ型の粒子を有する3車線モデルを導入した。モデルにおける粒子の平均速度を推定する方法を開発した。交通流をモデル化するMarkov連鎖の遷移確率に対する公式を得た。Copyright 2021 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： *最適化 ,  遷移確率 ,  高速道路 ,  交通流 ,  数学モデル ,  Markov連鎖 ,  *公共輸送 ,  交通モデル ,  セルラオートマトン
準シソーラス用語： 平均速度 ,  決定論 ,  安全距離 , 【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 (7件)： 公共輸送 ,  車線 ,  交通 ,  シナリオ ,  規制 ,  パラメータ ,  最適化