Találati lista | Tudóstér

001-es BibID:	BIBFORM115670
035-os BibID:	(Scopus)85140989472
Első szerző:	Jeszenszky Péter (programtervező matematikus)
Cím:	Estimating road traffic flows in macroscopic Markov model / Péter Jeszenszky, Renátó Besenczi, Máté Szabó, Márton Ispány
Dátum:	2022
Megjegyzések:	Traffic flows gain more and more attention in transportation engineering. One possible means of understanding the traffic flow in a city is to gather sequences of traffic position data, called link flows, measured by vehicle-mounted sensors, which are increasingly available by various providers for municipalities. Link flows can be used for planning of operation and maintenance, and for forecasting of future traffic events. In this paper, we investigate how the microscopic Markov traffic model can be used to predict traffic congestion on the roads between different nodes or regions of a city. The proposed model is evaluated in a numerical study by using real traffic data recorded in the city of Porto. The results show that the model developed for simulation is of limited use for predicting the traffic between different areas of a city.
Tárgyszavak:	Műszaki tudományok Informatikai tudományok konferenciacikk folyóiratcikk road network link flows Markov chain Markov traffic model route estimation congestion prediction
Megjelenés:	Proceedings of the 2022 IEEE 2nd Conference on Information Technology and Data Science (CITDS). - 2022 (2022), p. 136-141. -
További szerzők:	Besenczi Renátó (1986-) (mérnökinformatikus) Szabó Máté (1994-) (informatikus) Ispány Márton (1966-) (informatikus, matematikus)
Pályázati támogatás:	TKP2020-NKA-04 Egyéb
Internet cím:	Szerző által megadott URL DOI Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon: