Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: Системы управления, информационные технологии и математическое моделирование; Омск; Омск
Год издания: 2024
Ключевые слова: копулы Маршалла-Олкина, интенсивности транспортных потоков, Marshall-Olkin copulas, traffic densities
Аннотация: В статье представлены результаты разработки модуля валидации для комплекса программных средств MARLIN24, осуществляющего адаптивное управление светофорными объектами участка дорожной сети. Структура комплекса программных средств включает модуль микросимуляции «разумный водитель» (Intelligent Driver Model, IDM), использующий данные Показать полностьюоб интенсивности движения через детектируемые участки дорожной сети, что и стимулировало наш интерес к разработке модели, способной учитывать зависимость входных интенсивностей движения. В качестве способа задания многомерной функции распределения для любого числа зависимых случайных величин было предложено использовать копула-функции. Преимущество данного подхода заключается в возможности выбора структуры зависимости между различными случайными переменными, в том числе для эмпирических маргинальных распределений. В работе представлены результаты численных экспериментов по моделированию многомерных распределений интенсивностей движения на основе маргинальных эмпирических распределений, полученных с оптических детекторов города Красноярска с 2019 по 2020 год. This article presents the results of a validation module development for the MARLIN24 software complex. This software complex implements adaptive control of traffic light objects. The structure of MARLIN24 includes a microsimulation module «intelligent driver» (Intelligent Driver Model, IDM) which utilizes data of the traffic densities through detected sections of the road network. The lack of observations of traffic densities have stimulated our interest in the model development, taking into account the dependence of model inputs. Copula functions have been proposed to specify a multidimensional distribution for any number of variables. The advantage of this approach is possibility of choosing a dependency structure between different random variables, including in empirical marginal distributions. This paper presents the results of computational experiments on modelling multi-dimensional distributions of traffic intensities on the basis of marginal empirical distributions obtained from optical detectors of the city of Krasnoyarsk from 2019 to 2020.
Журнал: ИТ. Наука. креатив
Номера страниц: 425-431
Место издания: Москва