Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.8
no.1
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pp.31-37
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2008
Traffic flow which is prescribed under previous traffic effect/access act is analyzed by traffic volume, V/C, mean speed on road and LOS on the intersection. These indexes based on analytical method can not consider stochastic characteristics of traffic flow. Moreover it is hard to analyze traffic flow visually in whole traffic effect area because only individual road and intersections are targeted. In this study, it is devised to show traffic flow analysis method within traffic effect area visually applying microscopic-simulation by car-following theory, and then based on this, effect analyze ways are studied according to space range plan, improvement measure establishment and etc. To execute this study, effect area is set up using V/C, and the change of traffic current around development area is analyzed using microscopic-simulation program.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.722-723
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2017
In this study, we take into account in improving traffic flow in real-time problem. In order to solve the problem, we propose a new approach to manage traffic flow at the intersection in real-time via controlling by traffic light scheduling. In particular, the proposed method is based on process synchronization theory and connected vehicle technology where each vehicle is able to communicate with others. The traffic deadlock is also taken into consideration in case of high traffic volume. The simulation shows the potential results comparing with the existing traffic management system.
The purpose of this study is to construct a dynamic traffic analysis model using the existing traffic flow theory in order to develope a dynamic traffic assignment technique. In this study the dynamic traffic analysis model was constructed using Daganzo's CELL TRANSMISSION THEORY which was considered more suitable to dynamic traffic assignment than the other traffic flow theories. We developed newly the diverging split module, the cost update module and the link cost function and defined the maximum waiting time decision function that Daganzo haven't defined certainly at his Papers. The output that resulted from the simulation of the dynamic traffic analysis model with test network I and II was shown at some tables and figures, and the analysis of the bottleneck and the HOV lane theory showed realistic outputs. Especially, the result of traffic assignment using the model doesn't show equilibrium status every time slice but showed that the average travel cost of every path maintains similarly in every time slice. It is considered that this model can be used at the highway operation and the analysis of traffic characteristics at a diverging section and the analysis of the HOV lane effect.
Past nears many Studies have been described for present state and forecasted for the future phenomena in various areas. Many theories and methodologies in transportation have been developed and applied by researchers and planners. On the other hand, many theories and methodologies had disappeared caused by their critical limitations. One of this cause that was discovered of the Chaos in traffic flows. The occurrence of Chaos in traffic flows has affected to the traffic volume and decreased significancy of a simulation result of a specific traffic flow. According to this fact, long-term forecast of traffic flow is difficult, moreover a butterfly effect impedes development and establishment of transportation model. A methodology to solve Chaos character in traffic flow can be able to provide more effective transport planning. This study tackles to enhance and revise the existing theories for the traffic flow applying Chaos theory to estimating travel time.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.8
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pp.2473-2489
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2022
Urban development has brought about the increasing saturation of urban traffic demand, and traffic congestion has become the primary problem in transportation. Roads are in a state of waiting in line or even congestion, which seriously affects people's enthusiasm and efficiency of travel. This paper mainly studies the discrete domain path planning method based on the flow data. Taking the traffic flow data based on the highway network structure as the research object, this paper uses the deep learning theory technology to complete the path weight determination process, optimizes the path planning algorithm, realizes the vehicle path planning application for the expressway, and carries on the deployment operation in the highway company. The path topology is constructed to transform the actual road information into abstract space that the machine can understand. An appropriate data structure is used for storage, and a path topology based on the modeling background of expressway is constructed to realize the mutual mapping between the two. Experiments show that the proposed method can further reduce the interpolation error, and the interpolation error in the case of random missing is smaller than that in the other two missing modes. In order to improve the real-time performance of vehicle path planning, the association features are selected, the path weights are calculated comprehensively, and the traditional path planning algorithm structure is optimized. It is of great significance for the sustainable development of cities.
Various procedures for evaluation of traffic noise annoyance have been proposed. However, most of the studies of this type are restricted for improving traffic flow. In this paper, a method to predict the road traffic noise is proposed in terms of equivalent continuous A-Weighted sound pressure level (Leq), based on a probability model. First, distribution of the road traffic noise level are investigated. second, the weibull distribution parameters are estimated by using the quantification theory. Finally, a prediction model of the road traffic noise is proposed based on the weibull distribution model The predicted values of the Leq are closely matched the measured data.
This paper discusses models for estimating dynamic travel times based on probability theory. The dynamic travel time models proposed in the paper are formulated assuming that the travel time of a vehicle depends on the distribution of the traffic stream condition with respect to the location along a road when the subject vehicle enters the starting point of a travel distance or with respect to the time at the starting point of a travel distance. The models also assume that the dynamic traffic flow can be represented as an exponential distribution function among other types of probability density functions.
In this paper, observed trajectories of a vehicle platoon are viewed as one realization of a finite sequence of random trajectories. In this point of view, we develop novel and mathematically rigorous concept of traffic flow variables such as local traffic density, instantaneous traffic flow, and velocity field and investigate their nature on a general probability space of a sequence of random trajectories which represent vehicle trajectories. We present a simple model of random trajectories as an illustrative example and, derive the values of traffic flow variables based on the new definitions in this model. In particular, we construct the model for the sequence of random vehicle trajectories with a system of stochastic differential equations. Each equation of the system nay represent microscopic random maneuvering behavior of each vehicle with properly designed drift coefficient functions and diffusion coefficient functions. The system of stochastic differential equations nay generate a well-defined probability space of a sequence of random vehicle trajectories. We derive the partial differential equation for the expected cumulative plot with appropriate initial conditions. By solving the equation with numerical methods, we obtain the values of expected cumulative plot, local traffic density, and instantaneous traffic flow. In addition, we derive the partial differential equation for the expected travel time to a certain location with appropriate initial and/or boundary conditions, which is solvable numerically. We apply this model to a case of single vehicle trajectory.
In Pusan Harbour, new port development projects are implemented such as the Extended Terminal adjacent to the Gamman Terminal, Pusan New Port, the Navy $\bigcirc$$\bigcirc$ piers, etc. which will require new marine traffic environments in the Passage I of Pusan Harbour. Specially, the turning basin of the Extended Terminal adjacent to the Gamman Terminal has been designed to overlay the Passage I of Pusan Harbour, which will interrupt the inbound traffic flow and the results will be worried to decrease the efficiency of port operation. Therefore, this paper will be aimed to evaluate the traffic congestion in the Pusan Passage I due to the opening of new ports within Pusan Harbour in 2006 and 2011 by using computer simulation based the queueing theory.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.4
no.2
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pp.13-23
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1994
This study proposed a method of accessment for traffic flow on roads based on the driver's decision making. In order to, an attempt is carried out to express driving speeds through driver's congnitive language theoretically and experimentally. Membership function is derived to express driver's congnitive language about driving speed through a fuzzy set theory and examines the applicability for speed evaluation. As a resul, the membership function of the recognized as medium by drivers almost agrees with the frequency distribution of speeds on roads constrtained at 50km/h.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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