Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

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

Ograniczanie wyników

1 Research and Technical Papers of Polish Association for Transportation Engineers in Cracow. Series: Proceedings
1 Zeszyty Naukowo-Techniczne Stowarzyszenia Inżynierów i Techników Komunikacji w Krakowie. Seria: Materiały Konferencyjne

1 2014

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Uwzględnianie niepewności w modelach potencjałów ruchotwórczych

100%

Kisgyörgy L. , Vasvari G.

Zeszyty Naukowo-Techniczne Stowarzyszenia Inżynierów i Techników Komunikacji w Krakowie. Seria: Materiały Konferencyjne

2014

tom Nr 1(103)

179--194

W modelach sieci transportowych wiele zmiennych opisuje cechy fizyczne sieci. Integracja wynikowej niepewności jest tylko częściowa. Wiele tych zmiennych jest opartych na hipotezach i oszacowaniach. Metoda Monte Carlo jest efektywną narzędziem oceny scenariuszy, w których pewne zmienne nie mogą być opisane dokładnie. W artykule rozważano zastosowanie metody MC z zaproponowaną strukturą zmiennych losowych opisujących niepewność podczas generowania podróży. Powtarzanie obliczeń powoduje rosnącą dokładność wartości potoku ruchu na łuku i różnorodność funkcji rozkładu. Szczegóły analizy ilustrują trudności, które mogą pojawiać się podczas stosowania metody MC.

Transportation network models contain numerous variables describing features of the physical network. Many of these variables are based on hypotheses or estimations. Integration of the implicated uncertainty is only partial. The Monte Carlo method is an effective tool for evaluating scenarios where certain variables could not be described precisely. This paper explores the application of the MC method with proposed random variable structure covering uncertainties of trip generation. Evaluation of repeated assignments show increasing detail of traffic flow values per link and a variety of distribution functions. Details of the analysis illustrate the difficulties which might arise when adopting the MC method.