Отрывок: табл. 1). Сценарий «1 × 1». Транспортная сеть представляет собой один регулируемый светофором перекрёсток, как показано на рис. 1. Каждая проезжая часть дли- ной 500 метров состоит из трёх полос движения. Для каждой проезжей части, ведущей к перекрёстку, за- даны три потока транспортных средств, при этом ве- роятности использования центральных полос (проезд «напрямую») выше, чем для остальных. Выбор про- езжих частей равновероятен. Сценарий «2 × 2». Транспортная сеть имеет вид решётк...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorМясников, В.В.-
dc.contributor.authorАгафонов, А.А.-
dc.contributor.authorЮмаганов, А.С.-
dc.date.accessioned2022-02-07 16:35:31-
dc.date.available2022-02-07 16:35:31-
dc.date.issued2021-11-
dc.identifierDspace\SGAU\20220203\95518ru
dc.identifier.citationМясников, В.В. Детерминированная прогнозная модель управления сигналами светофоров в интеллектуальных транспортных и геоинформационных системах / В.В. Мясников, А.А. Агафонов, А.С. Юмаганов // Компьютерная оптика. – 2021. – Т. 45, № 6. – С. 917-925. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1031.ru
dc.identifier.uri10.18287/2412-6179-CO-1031-
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Determinirovannaya-prognoznaya-model-upravleniya-signalami-svetoforov-v-intellektualnyh-transportnyh-i-geoinformacionnyh-sistemah-95518-
dc.description.abstractВ работе предлагается метод адаптивного управления сигналами/фазами светофоров в интеллектуальных транспортных и геоинформационных системах, основанный на детерминированной прогнозной модели. Под детерминированной прогнозной моделью в работе понимается набор явных аналитических закономерностей и / или операций, связывающих информацию о движении транспортных средств в окрестности конкретного перекрёстка, с данными о прогнозируемом «потоке» транспортных средств через перекрёсток за одну конкретную фазу светофорного цикла. Предлагаемый метод управления основывается на выборе фазы светофорного цикла, прогнозируемый поток для которой оказывается максимален. Таким образом, метод обеспечивает управление сигналами / фазами светофоров на основе данных о движении транспорта, включая данные с подключенных и автономных транспортных средств. Экспериментальные исследования были проведены в системе микроскопического моделирования транспортных потоков SUMO. Представлено сравнение предложенного метода с решениями, обладающими лучшими в своём классе показателями эффективности: эмпирическими алгоритмами управления и методами управления на основе обучения с подкреплением. Показано преимущество предложенного метода, определены направления дальнейших исследований.ru
dc.description.sponsorshipРабота выполнена при поддержке Российского научного фонда (проект № 21-11-00321, https://rscf.ru/en/project/21-11-00321/).ru
dc.language.isorusru
dc.publisherСамарский национальный исследовательский университетru
dc.relation.ispartofseries45;6-
dc.subjectанализ данных, интеллектуальная транспортная система, управление сигналами светофора, детерминированная модель, обучение с подкреплением, подключенные и автономные транспортные средстваru
dc.titleДетерминированная прогнозная модель управления сигналами светофоров в интеллектуальных транспортных и геоинформационных системахru
dc.title.alternativeA deterministic predictive traffic signal control model in intelligent transportation and geoinformation systemsru
dc.typeArticleru
dc.textpartтабл. 1). Сценарий «1 × 1». Транспортная сеть представляет собой один регулируемый светофором перекрёсток, как показано на рис. 1. Каждая проезжая часть дли- ной 500 метров состоит из трёх полос движения. Для каждой проезжей части, ведущей к перекрёстку, за- даны три потока транспортных средств, при этом ве- роятности использования центральных полос (проезд «напрямую») выше, чем для остальных. Выбор про- езжих частей равновероятен. Сценарий «2 × 2». Транспортная сеть имеет вид решётк...-
dc.classindex.scsti47.05.17-
Располагается в коллекциях: Журнал "Компьютерная оптика"

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
16-Мясников-Агафонов-Юмаганов_SV(Pics)-KI-JuN-Lit-MI-MA-JuN2-NL-Corr.pdfОсновная статья935.58 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.