To device effective freeway traffic flow control strategies and freeway traffic information dissemination strategies, it is very important to estimate real physical queue length on the freeway. Shock wave theory and queueing theory have limitation to be used to estimate the queue length. The primary objective of this study is to develop a reliable method for estimating the physical queue length and level of congestion. Queueing propagation processes were analysed by using such traffic data as main line traffic volume, ramp volume, density. speed, and physical queue length collected by video photographing on Olympic Freeway. As a result of analysis, it has been confirmed that the real queue length can be estimated by using the traffic counts arriving the congested region and passing a bottleneck location. Further more, a reliable method for estimating the level of congestion could be developed on the basis of real-time traffic counts.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1992.04b
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pp.105-116
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1992
이 논문에서는 discrete-event모의실험을 사용해서 대기행렬모형에서 대기시간이 길어지는 확률을 추정하는 문제를 연구했습니다. 단 한번의 모의실험에서 확률의 신뢰구간을 구할 수 있는 방법인, binary bootstrap을 개발했습니다. Bernoulli trial과 first-order Markov processes에 적용하여 본 결과 이론치에 별 차이없이 추정하였습니다. 또한 M/M/1 대기행렬모형에서 대기시간이 길 확률을 추정했을 때 batch means방법보다 binary bootstrap이 월등히 우수한 결과를 보였습니다.
This paper presents inference methods for inner operations of a multi-server queue when historical data are limited or system observation is restricted. In a queueing system analysis, autocorrelated arrival and service processes increase the complexity of modeling. Accordingly, numerous analysis methods have been developed. In this paper, we introduce an inference method for specific situations when external observations exhibit autocorrelated structure and and observations of internal operations are difficult. We release an assumption of the previous method and provide lemma and theorem to guarantee the correctness of our proposed inference method. Using only external observations, our proposed method deduces the internal operation of a multi-server queue via non-parametric approach even when the service times are autocorrelated. The main internal inference measures are waiting times and service times of respective customers. We provide some numerical results to verify that our method performs as intended.
Real-time information on vehicle queue at intersections is essential for optimal traffic signal control, which is substantial part of Intelligent Transport Systems (ITS). Computer vision is also potentially an important element in the foundation of integrated traffic surveillance and control systems. The objective of this research is to propose a method for detecting an exact queue lengths at signalized intersections using image processing techniques and a neural network model Fuzzy ARTMAP, which is a supervised and self-organizing system and claimed to be more powerful than many expert systems, genetic algorithms. and other neural network models like Backpropagation, is used for recognizing different patterns that come from complicated real scenes of a car park. The experiments have been done with the traffic scene images at intersections and the results show that the method proposed in the paper could be efficient for the noise, shadow, partial occlusion and perspective problems which are inevitable in the real world images.
Since late 1970s. one of the principal research areas in transportation problem is dynamic traffic assignment (DTA). Although many models have been developed regarding DTA, yet they have some limits of describing real traffic patterns. This reason comes from the fact that DTA model has the time varying constraints such as state equation, flow propagation constraint, first in first out(FIFO) rule and queuing evolution. Thus, DTA model should be designed to satisfy these constraints as well as dynamic route choice condition, dynamic user equilibrium. In this respect, link-based DTA models have difficulty in satisfying such constraints because they have to satisfy the constraints for each link, while path-based DTA models may easily satisfy them. In this paper we develop a path-based DTA model. The model includes point queue theory to describe the queue evolution and simulation loading method for depicting traffic patterns in more detail. From a numerical test, the model shows promising results.
Real-time queueing information and/or predictive queue built-up information can be a good criterion in selecting travel options, such as routes, both for users, and for operators in operating transportation system. Provided properly, it will be a key information for reducing traffic congestion. Also, it helps drivers be able to select optimal roues and operators be able to manage the system effectively as a whole. To produce the predictive queue information, this paper proposes a predictive model for estimating and predicting queue lengths, mainly based on Kalman Filter. It has a structure of having state space model for predicting queue length which is set as observational variable. It has been applied for the Namsan first tunnel and the application results indicate that the model is quite reasonable in its efficacy and can be applicable for various ATIS system architecture. Some limitations and future research agenda have also been discussed.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.660-661
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2017
We consider a discrete-time queue with batch geometric arrivals, geometric services, and retention of reneging customers, in which retention probability depends on the number of customers in the system. The steady state distribution of the number of customers in the system is derived.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.15
no.3
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pp.45-51
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2016
Existing real-time signal control system was brought up typical problems which are supersaturated condition, point detection system and loop detection system. For that reason, the next generation signal control system of advanced form is required. Following thesis aimed at calculating queue length for the next generation signal control system to utilize basic parameter of signal control in crossing queue instead of the volume of real-time through traffic. Overflow saturated condition which was appeared as limit of existing system was focused to set-up range. Real-time location information of individual vehicle which is collected by GPS data. It converted into the coordinate to apply shock wave model with an linear equation that is extracted by regression model applied by a least square. Through the calculated queue length and link length by contrast, If queue length exceed the link, queue of downstream intersection is included as queue length that upstream queue vehicle is judeged as affecting downstream intersection. In result of operating correlation analysis among link travel time to judge confidence of extracted queue length, Both of links were shown over 0.9 values. It is appeared that both of links are highly correlated. Following research is significant using real-time data to calculate queue length and contributing to signal control system.
This work studies the equilibrium behavior of customers and optimal pricing strategies of the sever in a continuous-time M/M/1 queueing system. In this work, we consider two pricing models. The first one is called the ex-ante payment scheme where the server charges a flat price for all services, and the second one is called the ex-post payment scheme where the server charges a price that is proportional to the time a customer spends in the system. In each pricing model, the departing customer receives the reward that is inversely proportional to his/her sojourn time. The server should make the optimal pricing decisions in order to maximize its expected profit per unit time in each payment scheme. This work also investigates customer's equilibrium joining or balking behaviors under server's optimal pricing strategies. Numerical experiments are conducted to help the server best select one between two pricing models.
This study developed an algorithm for real-time signal control based on the detection system that can collect sectional travel time. The signal control variable is maximum queue length per cycle and this variable has a sectional meaning. When a individual vehicle pass through the detector, we can gather the vehicle ID and the detected time. Therefor we can compute the travel time of an individual vehicle between consecutive detectors. This travel time informations were bisected including the delay and not. We can compute queue withdrawing time using this bisection and the max queue length is computed using the deterministic delay model. The objective function of the real-time signal control aims equalization of queue length for all direction. The distribution of the cycle is made by queue length ratios.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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