State-of-the-art of vehicular traffic flow modelling


CATEGORIZATION OF TRAFFIC FLOW


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Bog'liq
hoogendoorn2001
00000, НОВЫЙ ПРОЕКТ(Нодир), login parol New, 01, Biologiya, 10 tarix, dinnuraxavfsizmarshrutlashmasalalari (2) (2), kerakli, Shodiyev Akmal O‘ktamjon o‘g‘li MM-66i, Islomov Bobur Zarifjon o‘g‘li, nutq taqvim reja, NUTQ DASTUR
2
CATEGORIZATION OF TRAFFIC FLOW
of tra
Yc ow researchers is to look for useful theories
MODELS
of tra
Yc ow that have suYcient descriptive power,
where su
Yciency depends on the application purpose of
Tra
Yc ow models may be categorized according
their theories.
to various criteria ( level of detail, operationalization,
In this article, some of the modelling achievements of
representation of the processes). Several classes of
ve decades of tra
Yc ow modelling research are
tra
Yc ow models are discussed, the order of which
reviewed. To this end, the discussed tra
Yc models are
is
based
on
the
le
vel-of-detail classication [i.e.
classied according to the following:
(sub-) microscopic, mesoscopic and macroscopic model-
(a) scale of the independent variables (continuous, dis-
ling approaches].
crete, semi-discrete);
(b) level of detail (submicroscopic, microscopic, meso-
2.1
Tra
Yc ow modelling and simulation
scopic, macroscopic );
(c ) representation of the processes (deterministic, stoch-
Tra
Yc operations on roadways can be improved by eld
astic );
research and eld experiments of real-life tra
Yc ow.
(d) operationalization (analytical, simulation);
However, apart from the scientic problem of reproduc-
(e) scale of application (networks, stretches, links and
ing such experiments, costs and safety play a role of
intersections).
dominant importance as well. Due to the complexity of
Table 1 presents an overview of some well-known
the tra
Yc ow system, analytical approaches may not
models, based on the proposed criteria. While not being
provide the desired results. Therefore, tra
Yc ow (simu-
exhaustive, the table provides insights into tra
Yc model-
lation) models designed to characterize the behaviour of
ling e
Vorts during the last ve decades of traYc ow
the complex tra
Yc ow system have become an essential
operations related research. The criteria will now be
tool in tra
Yc ow analysis and experimentation.
discussed in some detail.
Depending on the type of model, the application area
of these tra
Yc ow models is very broad, e.g.:
2.1.1
Le
vel of detail
(a) evaluation of alternative treatments in (dynamic )
Tra
Yc models may be classied according to the level
tra
Yc management;
of detail with which they represent the tra
Yc systems.
(b) design and testing of new transportation facilities
This categorization can be operationalized by consider-
(e.g. geometric designs);
ing the distinguished tra
Yc entities and the description
(c) operational ow models serving as a submodule in
level of these entities in the respective ow models. The
other tools (e.g. model-based tra
Yc control and
following classication is proposed:
optimization, and dynamic tra
Yc assignment);
(d) training of tra
Yc managers.
(a) submicroscopic
simulation
models
( high-detail
description of the functioning of vehicles’ subunits
The description of observed phenomena in tra
Yc ow
and the interaction with their surroundings);
is, however, not self-evident. General mathematical
(b) microscopic simulation models (high-detail descrip-
models aimed at describing this behaviour using math-
tion where individual entities are distinguished and
ematical equations include the following approaches (cf.
traced );
reference [ 4]):
(c ) mesoscopic models (medium detail );
(a) purely deducti
ve approaches whereby known accu-
(d) macroscopic models ( low detail ).
rate physical laws are applied;
(b) purely inducti
ve approaches where available input/
A microscopic simulation model describes both the
space–time behaviour of the systems’ entities (i.e.
output data from real systems are used to t generic
I08099 © IMechE 2001
Proc Instn Mech Engrs Vol 215 Part I


285
STATE-OF-THE-ART OF VEHICULAR TRAFFIC FLOW MODELLING
Table 1
Overview of tra
Yc ow models
DI*
Detail level
Model name [reference]
v
v0
y
o
SC

RE

OP

AR

(Sub-)microscopic models
MIXIC [ 5]
+
+
+
d
s
s
ml
SIMONE []
+
+
+
+
d
s
s
ml, d
PELOPS [ 7]
+
+
+
d
s
s
ml
Safe-distance models [8]
+
c
d
a
sl
Stimulus–response models [89]
+
c
d
a
sl
Psycho-spacing models [10]
+
+
+
c
s
s
ml
FOSIM [11]
+
+
+
+
d
s
s
ml, d
CA models [1215]
+
+
d
s
s
n, u
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