Magyar
Toggle navigation
Tudóstér
Magyar
Tudóstér
Keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Böngészés
Saját polc tartalma
(
0
)
Korábbi keresések
Összesen 1 találat.
#/oldal:
12
36
60
120
Rövid
Hosszú
MARC
Részletezés:
Rendezés:
Szerző növekvő
Szerző csökkenő
Cím növekvő
Cím csökkenő
Dátum növekvő
Dátum csökkenő
1.
001-es BibID:
BIBFORM091495
035-os BibID:
(cikkazonosító)e0246062 (WOS)000617533000025 (Scopus)85101335037
Első szerző:
Besenczi Renátó (mérnökinformatikus)
Cím:
Large-scale simulation of traffic flow using Markov model / Renátó Besenczi, Norbert Bátfai, Péter Jeszenszky, Roland Major, Fanny Monori, Márton Ispány
Dátum:
2021
ISSN:
1932-6203
Megjegyzések:
Modeling and simulating movement of vehicles in established transportation infrastructures, especially in large urban road networks is an important task. It helps in understanding and handling traffic problems, optimizing traffic regulations and adapting the traffic management in real time for unexpected disaster events. A mathematically rigorous stochastic model that can be used for traffic analysis was proposed earlier by other researchers which is based on an interplay between graph and Markov chain theories. This model provides a transition probability matrix which describes the traffic's dynamic with its unique stationary distribution of the vehicles on the road network. In this paper, a new parametrization is presented for this model by introducing the concept of two-dimensional stationary distribution which can handle the traffic's dynamic together with the vehicles' distribution. In addition, the weighted least squares estimation method is applied for estimating this new parameter matrix using trajectory data. In a case study, we apply our method on the Taxi Trajectory Prediction dataset and road network data from the OpenStreetMap project, both available publicly. To test our approach, we have implemented the proposed model in software. We have run simulations in medium and large scales and both the model and estimation procedure, based on artificial and real datasets, have been proved satisfactory and superior to the frequency based maximum likelihood method. In a real application, we have unfolded a stationary distribution on the map graph of Porto, based on the dataset. The approach described here combines techniques which, when used together to analyze traffic on large road networks, has not previously been reported.
Tárgyszavak:
Műszaki tudományok
Informatikai tudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Simulation and modeling
graph theory
ergodicity
probability distribution
markov models
directed graphs
smart city
markov traffic
Megjelenés:
Plos One. - 16 : 2 (2021), p. 1-31. -
További szerzők:
Bátfai Norbert (1972-2020) (informatikus)
Jeszenszky Péter (1975-) (programtervező matematikus)
Major Sándor Roland (1988-) (informatikus)
Monori Fanny (mérnökinformatikus)
Ispány Márton (1966-) (informatikus, matematikus)
Pályázati támogatás:
EFOP-3.6.1-16-2016-00022
EFOP
Internet cím:
Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
Rekordok letöltése
1
Corvina könyvtári katalógus v8.2.27
© 2023
Monguz kft.
Minden jog fenntartva.