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J-GLOBAL ID：202202282230381798   整理番号：22A0840748

大規模ネットワークに対する需要予測に基づく商品車の差別化料金最適化【JST・京大機械翻訳】

Differentiated Toll Optimization on Goods Vehicles Based on Prediction of Demand for Large-Scale Network

著者 (5件)： Zhao Hua (Jiangxi Transportation Institute Co., Ltd, Nanchang 330200, China) ,  Zhao Hua (School of Civil Engineering and Architecture, Nanchang University, Nanchang 330031, China) ,  Peng Zifeng (Jiangxi Transportation Engineering Group Co., Ltd, Nanchang 330000, China) ,  Li Zhihong (School of Civil and Transportation Engineering, Beijing University of Civil Engineering and Architecture, Beijing 100044, China) ,  Yao Weiting (School of Civil and Transportation Engineering, Beijing University of Civil Engineering and Architecture, Beijing 100044, China)
資料名： Journal of Advanced Transportation  (Journal of Advanced Transportation)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022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： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 料金道路網の面積率を,地域道路網交通流構成と,関連基準の定式化における,良い車両経路選択,輸送,および他の関連部門の重要因子に影響するように設計した。料金率は,通常,局所乗客と貨物負荷条件と組み合わせた。電荷政策の調整と最適化,プロセスの最適化と方法はまだ多くの困難に直面している。本論文では,様々な商品車両のモデルパラメータと料金状態を考察し,大規模道路網における異なる車両に対する料金率の最適化アルゴリズムを提案した。多重トラック分類に基づくトラフィック需要予測モデルを構築することによって,本論文はネットワークトラックの分布状態と種々の比率の影響の下の最終充電を分析した。アルゴリズムの底部では,その次元が道路網のスケールと線形的にスケールする非線形方程式から成る解析モデルである。道路ネットワークの規模は,経路集合とリンク属性に無関係である。このモデルを検証し,パラメータを小ネットワークによって較正した。最後に,道路網を新疆自治区の経験的分析のために選択した。事例研究は,解析ネットワークモデルによって提供される解析構造情報が,アルゴリズムを迅速に高品質解を同定でき,アルゴリズムにはより良いシミュレーション精度とプレミアムレート設計優位性があることを示した。Copyright 2022 Hua Zhao et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *最適化 ,  シミュレーション ,  *ネットワーク ,  最適化手法 ,  交通流 ,  道路網 ,  *需要予測 ,  充電 ,  多重化 ,  *料金 ,  乗客 ,  事例研究 ,  定式化 ,  解析モデル

分類 (3件)： 交通調査  (TB01031B) ,  交通管制・規制  (TB01032S) ,  都市交通  (TA01020W)

引用文献 (24件)：

• X. Chen, H. Chen, Y. Yang, H. Wu, W. Zhang, J. Zhao, Y. Xiong, "Traffic flow prediction by an ensemble framework with data denoising and deep learning model," Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, vol. 565, 2021.
• Y. Yang, Z. Yuan, J. Chen, M. Guo, "Assessment of osculating value method based on entropy weight to transportation energy conservation and emission reduction," Environmental Engineering and Management Journal, vol. 16, no. 10, pp. 2413-2423, 2017.
• X. Chen, J. Lu, J. Zhao, Z. Qu, Y. Yang, J. Xian, "Traffic flow prediction at varied time scales via ensemble empirical mode decomposition and artificial neural network," Sustainability, vol. 12, no. 9, pp. 3678, 2020.
• Z. Pu, Z. Li, R. Ke, X. Hua, Y. Wang, "Evaluating the nonlinear correlation between vertical curve features and crash frequency on highways using random forests," Journal of Transportation Engineering, Part A: Systems, vol. 146, no. 10, 2020.
• Z. Li, Y. Dong, Y. Wen, H. Xu, J. Wu, "A deep pedestrian tracking SSD-based model in the sudden emergency or violent environment," Journal of Advanced Transportation, vol. 2021, pp. 1-13, 2021.

タイトルに関連する用語 (6件)： 大規模ネットワーク ,  需要予測 ,  商品 ,  差別 ,  料金 ,  最適化