The traffic intensity prediction in transport network by means of reducts set

• Autorzy: Gnyla P. , Piecha J.

Warianty tytułu

PL

Przewidywanie natężeń ruchu w sieci transportowej na podstawie zbioru reduktów

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper discusses several aspects of traffic modelling; with its unpredictable controlling processes. The subject of the analysis comes from the rough sets theory implemented for the transportation processes description. The key problem of the analysis can be found in the traffic intensity prediction, for junctions of the network graph’s arches description, using not necessarily complete data of the observable network part.

PL

Artykuł przedstawia omówienie pewnych aspektów modelowania ruchu drogowego; z uwzględnieniem nieprzewidywalnych stanów sterowania siecią. Przedmiotem analizy są też różne aspekty zastosowań teorii zbiorów przybliżonych. Kluczowym problemem, zreferowanym w pracy, jest modelowanie procesów przewidywania natężeń ruchu w sieci drogowej, niezbędnych do opisu grafu sieci transportowej i atrybutów łuków grafu sieci. Problem dotyczy w szczególności sieci nie kompletnie zidentyfikowanej, jak we fragmentach pozbawionych sprawnych detektorów pojazdów.

Słowa kluczowe

EN

intensity of road traffic; transport network; traffic modelling

PL

natężenie ruchu drogowego; sieć transportowa; modelowanie ruchu

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska
• Rocznik: 2012
• Tom: z. 77
• Strony: 33--42
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz.

Twórcy

autor

Gnyla P.

autor

Piecha J.

• Katedra Systemów Informatycznych Transportu Politechniki Śląskiej Katowice, ul.Krasińskiego 13, tel.: [phone]

Bibliografia

• 1. Rough Sets Exploration System RSES 2.2 User’s Guide. Published by Warsaw University, 2005.
• 2. Gazis D. C.: Traffic Theory. Kluwer Academic Publishers Group, Dordrecht 2002.
• 3. Howell W., Fu M.: Simulation optimization of traffic light signal timings via perturbation analysis. University of Maryland, College Park, 2006.
• 4. Ben-Akiva M., Bierlaire M., Burton D., Mishalani R.: Network state estimation and prediction for real-time traffic management, [in:] Networks and spatial economics, Kulwer Academic Publishers, Netherlands 2001.
• 5. Gnyla P., Płaczek B.: Application of Rough Sets for Optimal Route Finding in a Transport Network, [in:] Transactions on Transport Systems Telematics and Safety, praca zbiorowa pod red. Jana Piechy, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice 2009.
• 6. Steenbrink P. A.: Optymalizacja sieci transportowych, Wydawnictwo komunikacji i łączności, Warszawa 1978.
• 7. Gupte S., Masoud O., Martin R., Papanikolopoulos N.: Detection and classification of vehicles, [in:] IEEE Transactions On Intelligent Transportation Systems, 2002.
• 8. Porikli F., Li X.: Traffic Congestion Estimation Using HMM Models Without Vehicle Tracking, MERL, 2004.
• 9. Weifeng L., Wenjie L., Dongdong W., Jiong X.: A New Road Network Model and Its Application in a Traffic Information System, [in:] ICAS, Fourth International Conference on Autonomic and Autonomous Systems (ICAS'08), 2008.
• 10. Bargiela A., Kosoneni I., Pursula M., Peytechev E.: Granular analysis of traffic data for turning movements estimation; International, [in:] Journal of Enterprise Information Systems, 2006.
• 11. Ali A., Dagles E.: Recent progress in Real-Time Image Analysis for real-world traffic analysis, [in:] ICARVC'92, second international conference on Automation, Robotics and Computer Vision proceedings, 1992.
• 12. Staniek M., Pamuła W.: The road traffic status expression by vehicles movement descriptors. Chapter in monograph, [in:] Piecha J. (ed.): Transactions on Transport Systems Telematics. Theories and applications, Publishing House at Silesian University of Technology, Gliwice 2006.
• 13. Ashton W. D.: The theory of road traffic flow. METHUEN & CO LTD.