Please use this identifier to cite or link to this item:
Title: Роль макро-моделирования в активном управлении транспортной сетью
Authors: Куржанский, А. А.
Куржанский, А. Б.
Варайя, П.
Bibliographic description (Ukraine): Куржанский А. А. Роль макро–моделирования в активном управлении транспортной сетью / А. А. Куржанский, А. Б. Куржанский, П. Варайя // Автоматика / Automatics – 2011 : матеріали XVIII Міжнародної конференції з автоматичного управління, 28–30 вересня 2011 року, Львів / Національна академія наук України [та інші]. – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2011. – С. 28. – Библиография: 1 название.
Issue Date: 2011
Publisher: Видавництво Львівської політехніки
Keywords: активное управление
транспортная сеть
макроскопическая транспортная модель
автоматизированная система
фундаментальная диаграмма
коммуникационная сеть
быстрый и надежный симулятор
оперативное планирование
динамическая фильтрация
оценивание состояния
гарантированное прогнозирование
Abstract: Active Traffic Management (ATM) is the ability to dynamically manage recurrent and nonrecurrent congestion based on prevailing traffic conditions in order to maximize the efficiency of road networks. It is a continuous process of (1) obtaining and analyzing traffic measurement data; (2) operations planning - simulating various scenarios and control strategies; (3) implementing the most promising control strategies in the field; and (4) maintaining a real time decision support system that filters current traffic measurements to predict the traffic state in the near future, and to suggest the best available control strategy for the predicted situation. ATM relies on a fast and trusted traffic simulator for the rapid quantitative assessment of a large number of control strategies for the road network under various scenarios, in a matter of minutes. The open source macrosimulation tool Aurora Road Network Modeler is a good candidate for this purpose. The presentation describes the underlying dynamical traffic model, and covers the traffic performance measures and evaluation of scenarios as part of operations planning. It also introduces the framework within which the control strategies are modeled and evaluated and presents the algorithm for real time traffic state estimation and short term prediction.
Content type: Article
Appears in Collections:Автоматика / Automatiсs. – 2011 р.

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
4-Kurzhansky-28.pdf184,79 kBAdobe PDFView/Open

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.