When a slow-moving vehicle occupies one of the lanes of a multi-lane highway, it often causes queuing behind, unlike one is caused by an actual stoppage on that lane. This happens when the traffic flow rate upstream from the slow vehicle exceeds a certain critical value. This phenomena is called as the Moving Bottleneck, defined by Gazis and Herman (1992), Newell (1998) [3], and Munoz and Daganzo (2002), who conducted the flow estimates of upstream and downstream and considered slow-moving vehicle speed and the flow ratio exceeding slow vehicle and the microscopic traffic flow characteristics of moving bottleneck. But, a study of delay on moving bottleneck was not conducted until now. So this study provides a average delay time model related to upstream flow and the speed of slow vehicle. We have chosen the two-lane highway and homogeneous traffic flow. A slow-moving vehicle occupies one of the two lanes. Average delay time value is a result of AIMSUN[9], the microscopic traffic flow simulator. We developed a multiple regression model based on that value. Average delay time has a high value when the speed of slow vehicle is decreased and traffic flow is increased. Conclusively, the model is formulated by the negative exponential function.
Gbps급의 대역폭을 지원하는 차세대 인터넷이 등장함에 따라 다양한 초고속 응용 서비스들이 개발되어 시험 운용되고 있다. 이런 초고속 응용 서비스를 이용하는 도중에 문제가 발생하면 그 원인을 파악하기 어렵다. 하지만 특정 사용자 flow traffic에 대한 정보(종단 간 라우팅 경로, 구간별 패킷과 데이터 전송률과 라우터 상태정보)를 실시간으로 확인 할 수 있다면 문제 원인을 파악, 개선하기가 수월해질 것이다. 현재 한 지점에서 flow traffic을 모니터링 하는 시스템은 개발되어 있으나 사용자 flow traffic의 종단 간 흐름을 모니터링 할 수 있는 시스템은 개발되어 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 사용자 flow data의 종단 간 라우팅 경로와 각 구간별 패킷 전송률과 데이터 전송률을 수치로 제공함으로써 데이터 소실 구간을 실시간으로 파악 가능한 종단 간 Flow 모니터링 시스템을 제안하고 구현하였다. 또한 IPv6을 사용하는 사용자 flow traffic에 대해서도 flow traffic 모니터링이 가능 하도록 구현 하였다.
Today advanced traffic management systems are required because of a high increase in traffic demand. Accordingly, the objective of this study is to take advantage of image processing systems and present image processing methods available for collection of the data on traffic characteristics, and then to investigate the possibility of traffic flow analysis by means of comparison and analysis of measured traffic flow. Data were collected at two places of Daegu city and Kyongbu expressway by using VTR. Rear view (down stream) and frontal view (up stream) methods were employed to compare and analyze traffic characteristics including traffic volume, speed, time-headway, time-occupancy, and vehicle-length, by analysis of measured traffic flow and image processing respectively. Judging from the results obtained by this study, image processing techniques are sufficient for the analysis of traffic volume, but a frame grabber equipped with high speed processor is necessary as well, with low level system judged to be sufficient for traffic volume analysis.
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.88-97
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2023
Traffic flow prediction is of great significance in urban planning and traffic management. As the complexity of urban traffic increases, existing prediction methods still face challenges, especially for the fusion of spatiotemporal information and the capture of long-term dependencies. This study aims to use the fusion model of graph neural network to solve the spatio-temporal information fusion problem in traffic flow prediction. We propose a new deep learning model Spatio-Temporal Information Fusion using Graph Neural Networks (STFGNN). We use GCN module, TCN module and LSTM module alternately to carry out spatiotemporal information fusion. GCN and multi-core TCN capture the temporal and spatial dependencies of traffic flow respectively, and LSTM connects multiple fusion modules to carry out spatiotemporal information fusion. In the experimental evaluation of real traffic flow data, STFGNN showed better performance than other models.
Many control schemes have been proposed for flow-level traffic control. However, flow-level traffic control is implemented only in limited areas such as traffic monitoring and traffic control at edge nodes. No clear solution for end-to-end architecture has been proposed. Scalability and the lack of a business model are major problems for deploying end-to-end flow-level control architecture. This paper introduces an end-to-end transport architecture and a scalable control mechanism to support the various flow-level QoS requests from applications.
해상교통량 조사 분석은 안전하고 원활한 항로 항만의 설계와 제반시설의 개선 및 항행관리를 위하여 반드시 필요한 수단이다. 해상교통량 조사 분석과정에서 정확한 조사방법을 통해 선박통항에 관한 데이터들을 수집하여야 하고, 수집된 선박교통량에 관한 다양한 정보는 정확하고 과학적으로 분석되어야 한다. 이 논문에서는, 해상교통량 조사과정에 있어 인력에 의해 일어날 수 있는 오차를 보완할 수 있으며, 정확한 조사의 실행 및 분석결과를 출력할 수 있는 시스템을 연구 제작함을 목표로 한다. AIS 및 전자해도를 기반으로 하여 정확하고 신속하게 선박교통정보를 수집하여 조사분석자의 수고를 경감시켜줄 수 있으며 표준화된 분석결과를 제시해줄 수 있는 해상교통량 분석 시스템을 제안하고 그 개발 내용을 소개하고자 한다.
해상교통량 조사 분석은 안전하고 원활한 항로 항만의 설계와 제반시설의 개선 및 항행관리를 위하여 반드시 필요한 수단이다. 해상교통량 조사 분석과정에서 정확한 조사방법을 통해 선박통항에 관한 데이터들을 수집하여야 하고, 수집된 선박교통량에 관한 다양한 정보는 정확하고 과학적으로 분석되어야 한다. 이 논문에서는, 해상교통량 조사과정에 있어 인력에 의해 일어날 수 있는 오차를 보완할 수 있으며, 정확한 조사의 실행 및 분석결과를 출력할 수 있는 시스템을 연구 제작함을 목표로 한다. AIS 및 전자해도를 기반으로 하여 정확하고 신속하게 선박교통정보를 수집하여 조사분석자의 수고를 경감시켜줄 수 있으며 표준화된 분석결과를 제시해줄 수 있는 해상교통량 분석 시스템을 제안하고 그 개발 내용을 소개하고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.4887-4907
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2017
Accurate traffic flow forecasting is critical to the development and implementation of city intelligent transportation systems. Therefore, it is one of the most important components in the research of urban traffic scheduling. However, traffic flow forecasting involves a rather complex nonlinear data pattern, particularly during workday peak periods, and a lot of research has shown that traffic flow data reveals a seasonal trend. This paper proposes a new traffic flow forecasting model that combines seasonal relevance vector regression with the hybrid chaotic simulated annealing method (SRVRCSA). Additionally, a numerical example of traffic flow data from The Transportation Data Research Laboratory is used to elucidate the forecasting performance of the proposed SRVRCSA model. The forecasting results indicate that the proposed model yields more accurate forecasting results than the seasonal auto regressive integrated moving average (SARIMA), the double seasonal Holt-Winters exponential smoothing (DSHWES), and the relevance vector regression with hybrid Chaotic Simulated Annealing method (RVRCSA) models. The forecasting performance of RVRCSA with different kernel functions is also studied.
교통류 이론에서 fundamental diagram이라고 불리는 교통량-밀도 관계는 stationary 상태에서의 교통량과 밀도사이의 평형관계 (equilibrium relation)를 나타낸다 본 연구에서는 개별차량 데이터를 이용하여 교통량-밀도 관계의 전제조건인 stationary 조건을 만족하는 데이터를 추출하는 방법을 제시하였고, stationary 조건을 만족하는 데이터를 교통량-밀도 평면에 도시하였다. 개별차량의 흐름이 자유교통류상태와 혼잡교통류상태에서 상이하며 지점에서 관측된 데이터가 서로 다른 특성의 시계열특성을 보인다는 점에 근거하여 두 가지 상태에 따라 서로 다른 stationary조건을 제시하였다. 본 논문에서 제시된 stationary 조건을 실제로 관측된 데이터에 적용한 결과 자유교통류상태의 stationary조건을 만족하는 데이터는 현재까지 알려진 바와 같이 교통류-밀도 관계의 왼쪽가지에 위치하고. 혼잡교통류상태의 stationary조건을 만족하는 데이터는 교통류-밀도관계의 오른쪽 가지에 위치한다. 또한 본 연구에서 제시된 방법론에 따라 교통류-밀도관계의 전범위에 걸쳐 stationary조건을 만족하는 데이터를 구별하여 교통류-밀도평면에 도시한 결과 교통류의 거의 전영역에 걸쳐 재현 가능한 관계가 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
In this paper, we investigate a traffic flow modeled by stochastic Petri nets. The model consists of two parts : the traffic flow model and signal controller model. These models are used for analyzing the flow of the traffic intersection. The results of the evaluation are derived from a Petri Net-based simulation package, Greatspn. Through simulation we compare the performances of the pretimed signal controller with those of the trafic-adaptive signal controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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