تنفيذ نماذج قبول الفجوات المبنية على الشبكات العصبية الاصطناعية في نموذج محاكاة الدائرة المرورية في لعبة SUMO
| العنوان | تنفيذ نماذج قبول الفجوات المبنية على الشبكات العصبية الاصطناعية في نموذج محاكاة الدائرة المرورية في لعبة SUMO |
|---|---|
| المؤلف | باقري، محمد، بارتن، بكير أوغوز، أوزباي، ك. |
| تاريخ النشر: | 2023-12 |
| مكان النشر | - حكيم |
| الموضوع | العمليات، المعايرة، المحاكاة المرورية المجهرية، المحاكاة متعددة الوكلاء، المحاكاة |
| النوع | دورية |
| اللغة | الإنجليزية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| معرف أصل المكتبة | 2-s2.0-85177236733 |
| رقم السجل | dc03a40b-91fe-4239-9bd8-bb48e6d83d2d |
| موقع المكتبة | الهندسة المدنية |
| التاريخ | 2023-12 |
| ملاحظات | جامعة اوزيجين ; C2SMART، المستوى 1 UTC في جامعة نيويورك - USDOT |
| نص عينة | يمكن تقييم تأثير البدائل التشغيلية والتصميمية المختلفة في الدوارات والدوائر المرورية باستخدام أدوات المحاكاة المجهرية. تستخدم معظم برامج المحاكاة المجهرية النماذج الأساسية الافتراضية لهذا الغرض، والتي قد لا يتم تعميمها على مرافق محددة. نظرًا لأن فعالية عمليات المرور في دوائر المرور والدوارات تتأثر بشكل كبير بسلوك رفض الفجوة لدى السائقين، فمن الضروري وضع نموذج دقيق لسلوك قبول الفجوة لدى السائقين باستخدام بيانات خاصة بالموقع. كان الهدف من هذه الورقة هو تقييم جدوى تنفيذ نموذج قبول الفجوة القائم على الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) في SUMO، باستخدام واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بها. تم اختيار دائرة مرورية في نيوجيرسي كدراسة حالة. تم تدريب نماذج ANN منفصلة لتقاطع واحد يتم التحكم فيه بالتوقف وتقاطعين يتم التحكم فيهما بناءً على بيانات الحقيقة الأرضية التي تم جمعها. تمت بعد ذلك مقارنة مخرجات النموذج المستند إلى ANN مع مخرجات نموذج SUMO، الذي تمت معايرته عن طريق تعديل معلمات قبول الفجوة الافتراضية لتتناسب مع البيانات الميدانية. بناءً على نتائج التحليلات تم التوصل إلى أن ميزة النموذج المبني على ANN لا تكمن فقط في دقة متغيرات المخرجات المختارة مقارنة بقيم المجال المرصودة، ولكن أيضًا في معابر المركبات الواقعية عند التقاطعات غير المنضبطة في نموذج المحاكاة. |
| Cilt | 2677 |
