Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Cellular automaton traffic flow model with vehicle type and number of persons

100%

Miklóšik I. , Spalek J. , Hruboš M. , Přibyl P.

Archives of Transport System Telematics

2015

tom Vol. 8, iss. 1

14--18

The paper deals with microscopic modeling of the traffic flow using cellular automaton in the Tunnel Simulator based on PLC. Model with lane changing logic is implemented in the SCADA visualization screen of the tunnel with unidirectional two-lane traffic. Tunnel Simulator is able to simulate unexpected events in the road tunnel such as fire, so vehicle type is also included in the traffic model to specify the heat release rate of the fire for car, van, bus and truck fi re scenario. Number of persons in the vehicles and location of the persons in the tunnel are planned to be used as the input for the model for evacuation time estimation.

Learning a fuzzy model for evacuation speed estimation using fuzzy decision trees and evolutionary methods

100%

Kello P. , Gregor M. , Miklóšik I. , Spalek J.

Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Technicznej w Katowicach

2017

tom nr 9

50--62

The paper deals with evacuation time estimation using a fuzzy meta-model inferred from data using a combination of fuzzy decision trees (to construct the rule base) and evolutionary tuning (to optimize the membership functions). It uses real data – collected from existing literature. The paper first covers some basic facts concerning evacuation in road tunnels and its simulation. It then proceeds to discuss evolutionary tuning of fuzzy systems and fuzzy decision trees and describes the proposed approach. It shows that this approach improves upon previous results achieved using a purely evolutionary approach.

Artykuł zajmuje się oszacowaniem czasu ewakuacji przy użyciu rozmytego meta-modelu wyprowadzonego z danych używając kombinacji rozmytych drzew decyzyjnych (aby konstruować podstawę reguły) oraz ewolucyjnego dostrajania (aby zoptymalizować funkcje przynależności). Wykorzystuje on dane rzeczywiste - zgromadzone z istniejącej literatury. Artykuł omawia najpierw pewne podstawowe fakty dotyczące ewakuacji tuneli drogowych i jej symulacji. Następnie przechodzi do omówienia ewolucyjnego dostrajania systemów rozmytych i rozmytych drzew decyzyjnych oraz opisuje proponowany sposób podejścia. Pokazuje, że to podejście poprawia wcześniejsze wyniki osiągnięte przy użyciu podejścia czysto ewolucyjnego.