Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "traffic flow" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    Dynamic Traffic Control and Management System for Smart Cities
    Autorzy:
    Abdul, Mateen
    Sabeen, Sher
    Amjad, Rehman
    Zahid, Hanif
    Akhtar, Tooba
    Ashraf, Mahmood
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/102834.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    traffic flow
    management
    mutual dependent
    infrared
    ruch uliczny
    zarządzanie
    wzajemna zależność
    Opis:
    The computational capabilities of computers enable a human being to control the vehicles and their traffic. Automatic traffic control system not only reduces the effort of human but also provides secure and accurate results. Here, the architecture of Agent-Based Autonomous Controller (ABAC) that manages vehicles at traffic signals intelligently was proposed. The proposed solution is followed by a vehicle counting by infrared (IR) sensor; providing solution for independent and mutual dependent signals for smooth traffic flow; emergency vehicles alert and priority over public vehicles through Radio Frequency Identification (RFID). Finally, the proposed research was tested through simulation that reveals the performance over the previous traffic control and management architectures.
    Źródło:
    Advances in Science and Technology. Research Journal; 2018, 12, 4; 216-225
    2299-8624
    Pojawia się w:
    Advances in Science and Technology. Research Journal
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Urban tidal flow noise - case study
    Autorzy:
    Bąkowski, Andrzej
    Radziszewski, Leszek
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/24201984.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Politechnika Poznańska. Instytut Mechaniki Stosowanej
    Tematy:
    urban noise
    traffic flow
    monitoring station data
    hałas miejski
    ruch uliczny
    dane ze stacji monitoringu
    Opis:
    The study carried out an analysis of the urban traffic noise from 2011 to 2016 at Kielce (Poland). The results of noise simulations according to the Cnossos-EU model were compared with the sound level calculated by monitoring station and a very good agreement was obtained. The mean absolute error was smaller than 1 dB(A). For weekdays the charts shape at individual hours of the day were shown to be similar. However, one can notice a different shape of this charts from the morning peak on Friday to the end of the weekend and especially on Saturday and Sunday.
    Źródło:
    Vibrations in Physical Systems; 2023, 34, 1; art. no. 2023119
    0860-6897
    Pojawia się w:
    Vibrations in Physical Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Drivers tendencies to engage in aberrant driving behaviors that violate traffic regulations in Kuwait
    Autorzy:
    Shehab, Mahdi
    Alkandari, Dawood
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2203847.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
    Tematy:
    driver behavior
    aberrant drivers
    traffic flow
    self-report questionnaires
    traffic simulation model
    zachowanie kierowcy
    anormalni kierowcy
    ruch uliczny
    kwestionariusze samooceny
    model symulacji ruchu
    Opis:
    Several abnormal driving behaviors in violation of traffic rules can be observed on the road network in Kuwait. These behaviors would likely hinder traffic flow and can worsen traffic congestion. These behaviors may also cause simulation model outputs to deviate from actual traffic conditions. Such aberrant behaviors have not been addressed in the literature, either in terms of the rate of occurrence or in terms of the factors influencing drivers’ engagement in these behaviors. This study sheds light on drivers' tendencies to engage in five maneuvers that fall into the category of behaviors that violate traffic rules and could have detrimental effects on traffic conditions in Kuwait. The tendencies of drivers to engage in such behaviors were elicited through self- report questionnaires. The study found that a significant number of drivers in Kuwait display these driving behaviors. The effects of driver gender, driver age, and annual driving distance on the tendency of drivers to engage in such behaviors were investigated.
    Źródło:
    Transport Problems; 2021, 16, 1; 19--28
    1896-0596
    2300-861X
    Pojawia się w:
    Transport Problems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Model matematyczny przepływu ruchu ulicznego w skali makroskopowej
    Mathematical Model of Traffic Flow in a Macroscopic Scale
    Autorzy:
    Abrahamowicz, E.
    Orłowski, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/274818.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    model matematyczny
    modelowanie makroskopowe
    ruch uliczny
    układ dyskretny
    symulacja
    mathematical model
    macroscopic modelling
    traffic flow
    discrete-time system
    simulation
    Opis:
    Modele matematyczne, będące uproszczoną reprezentacją zachodzących zjawisk, pozwalają na prognozowanie przyszłych stanów. Jest to szczególnie istotne w odniesieniu do problemu przeciążonej infrastruktury drogowej w obszarach miejskich oraz możliwości poprawy tej sytuacji przez zastosowanie inteligentnych algorytmów sterowania. Zaproponowany autorski, dyskretny, nieliniowy model matematyczny reprezentujący przepływ ruchu ulicznego w skali makroskopowej umożliwia przeprowadzenie testowania nowych rozwiązań sterowania przed ich wdrożeniem do realnego systemu. Badania symulacyjne, przeprowadzone z wykorzystaniem środowiska MATLAB, zostały wykonane w celu weryfikacji poprawności działania modelu. Obejmują one scenariusze wolnego przepływu pojazdów oraz blokowania się drogi. Wskazana została również możliwość rozbudowy modelu o złożone ciągi dróg oraz skrzyżowań.
    Mathematical models, which are a simplified representation of the phenomena, allow to predict future states. This is particularly important with regard to the problem of congested road infrastructure in urban areas and the possibility of improving this situation through the use of intelligent control algorithms. The proposed discrete, nonlinear mathematical model representing traffic flow on a macroscopic scale enables the testing of new control solutions prior to implementation to the real system. MATLAB simulations are performed to validate the model. These include scenarios of a free flow of vehicles and road blockages.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2017, 21, 3; 5-10
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Explicit and implicit description of the factors impact on the NO2 concentration in the traffic corridor
    Jawny i niejawny opis wpływu czynników na stężenie NO2 w kanionie komunikacyjnym
    Autorzy:
    Kamińska, Joanna Amelia
    Turek, Tomasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/204830.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    nitrogen dioxide
    traffic flow
    meteorological conditions
    random forest
    linear regression
    dwutlenek azotu
    ruch uliczny
    warunki meteorologiczne
    losowy las
    regresja liniowa
    Opis:
    High concentrations of nitrogen dioxide in the air, particularly in heavily urbanized areas, have an adverse effect on many aspects of residents’ health. A method is proposed for modelling daily average, minimal and maximal atmospheric NO2 concentrations in a conurbation, using two types of modelling: multiple linear regression (LR) an advanced data mining technique – Random Forest (RF). It was shown that Random Forest technique can be successfully applied to predict daily NO2 concentration based on data from 2015–2017 years and gives better fi t than linear models. The best results were obtained for predicting daily average NO2 values with R2=0.69 and RMSE=7.47 μg/m3. The cost of receiving an explicit, interpretable function is a much worse fit (R2 from 0.32 to 0.57). Verification of models on independent material from the first half of 2018 showed the correctness of the models with the mean average percentage error equal to 16.5% for RF and 28% for LR modelling daily average concentration. The most important factors were wind conditions and traffic flow. In prediction of maximal daily concentration, air temperature and air humidity take on greater importance. Prevailing westerly and south-westerly winds in Wrocław effectively implement the idea of ventilating the city within the studied intersection. Summarizing: when modeling natural phenomena, a compromise should be sought between the accuracy of the model and its interpretability.
    Celem pracy jest zbadanie możliwości prognozowania dziennego stężenia NO2 za pomocą metody losowego lasu – RF i porównanie wyników z wielowymiarową regresją liniową (LR) w oparciu o ten sam zestaw danych. Ponadto zbadano wpływ zwiększenia interpretowalności modelu na jego dokładność. W pracy przedstawiono dwie metody modelowania dziennych wartości minimalnych, średnich oraz maksymalnych stężeń NO2 w aglomeracji miejskiej: wielowymiarowa regresja liniowa (LR) oraz losowy las (RF). Wykazano, że metoda Lasu Losowego (Random Forest) może być skutecznie wykorzystywana do przewidywania dziennych wartości stężenia NO2. Największą dokładność otrzymano dla przewidywania średnich wartości dziennych stężenia z R2=0.69 oraz RMSE=7.47 μg/m3. Kosztem otrzymania jawnej postaci funkcji w modeli liniowym (LR) jest znacząco niższa dokładność przewidywania wartości stężenia (R2 od 0.32 do 0.57). Weryfikacja modeli na niezależnym materiale z pierwszej połowy 2018 roku potwierdziła poprawność modeli ze średnim błędem względnym dla średnich wartości dobowych stężeń równym 16.5% dla RF oraz 28% dla LR. Największy wpływ na stężenia NO2 w kanionie komunikacyjnym ma wiatr oraz natężenie ruchu. W modelowaniu maksymalnych wartości dobowych nabierają znaczenia temperatura powietrza oraz wilgotność względna powietrza. Przeważające zachodnie i północno-zachodnie wiatry we Wrocławiu skutecznie realizują koncepcję przewietrzania miasta w zakresie rozważanego skrzyżowania.
    Źródło:
    Archives of Environmental Protection; 2020, 46, 1; 93-99
    2083-4772
    2083-4810
    Pojawia się w:
    Archives of Environmental Protection
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analysis and comparison of long short-term memory networks short-term traffic prediction performance
    Autorzy:
    Dogan, Erdem
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2091136.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
    Tematy:
    deep learning
    traffic flow
    short-term
    prediction
    LSTM
    nonlinear autoregressive
    training set size
    uczenie głębokie
    ruch uliczny
    krótki termin
    prognoza
    autoregresja nieliniowa
    Opis:
    Long short-term memory networks (LSTM) produces promising results in the prediction of traffic flows. However, LSTM needs large numbers of data to produce satisfactory results. Therefore, the effect of LSTM training set size on performance and optimum training set size for short-term traffic flow prediction problems were investigated in this study. To achieve this, the numbers of data in the training set was set between 480 and 2800, and the prediction performance of the LSTMs trained using these adjusted training sets was measured. In addition, LSTM prediction results were compared with nonlinear autoregressive neural networks (NAR) trained using the same training sets. Consequently, it was seen that the increase in LSTM's training cluster size increased performance to a certain point. However, after this point, the performance decreased. Three main results emerged in this study: First, the optimum training set size for LSTM significantly improves the prediction performance of the model. Second, LSTM makes short-term traffic forecasting better than NAR. Third, LSTM predictions fluctuate less than the NAR model following instant traffic flow changes.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska; 2020, 107; 19--32
    0209-3324
    2450-1549
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies