Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Advanced Approach to Calibration of Traffic Microsimulation Models using Travel Times

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F13%3APU107069" target="_blank" >RIV/00216305:26230/13:PU107069 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://www.fit.vutbr.cz/research/pubs/all.php?id=10241" target="_blank" >http://www.fit.vutbr.cz/research/pubs/all.php?id=10241</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Advanced Approach to Calibration of Traffic Microsimulation Models using Travel Times

  • Popis výsledku v původním jazyce

    An effective calibration method of the cellular automaton based traffic microsimulation model is proposed in this paper. It is shown that by utilizing a genetic algorithm it is possible to calibrate different parameters of the model much better than a traffic expert. Moreover, using this process it is also possible to find several model parameters that are extremely difficult to calibrate as relevant data can not be measured using standard monitoring technologies or complete data sets are often not available. The quality of the new calibrated models is discussed in the task of vehicle travel time estimation. The precision of simulations is increased over three times compared to a manually tuned model. The average error rate is 10.75 % in comparison with several field travel time data.

  • Název v anglickém jazyce

    Advanced Approach to Calibration of Traffic Microsimulation Models using Travel Times

  • Popis výsledku anglicky

    An effective calibration method of the cellular automaton based traffic microsimulation model is proposed in this paper. It is shown that by utilizing a genetic algorithm it is possible to calibrate different parameters of the model much better than a traffic expert. Moreover, using this process it is also possible to find several model parameters that are extremely difficult to calibrate as relevant data can not be measured using standard monitoring technologies or complete data sets are often not available. The quality of the new calibrated models is discussed in the task of vehicle travel time estimation. The precision of simulations is increased over three times compared to a manually tuned model. The average error rate is 10.75 % in comparison with several field travel time data.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>ost</sub> - Ostatní články v recenzovaných periodicích

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2013

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Journal of Cellular Automata

  • ISSN

    1557-5969

  • e-ISSN

    1557-5977

  • Svazek periodika

    8

  • Číslo periodika v rámci svazku

    6

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

    457-467

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus