Resumen

Se ha propuesto un método de estimación de la longitud de las colas en las redes de calles urbanas a partir de los datos de ocupación por tiempo de paso. La idea clave de este trabajo es que cuando la longitud de la cola delante del detector de colas se hace más larga, las velocidades de los vehículos siguientes a pasar por el detector se harán más pequeñas, dando lugar a una mayor ocupación con una intensidad de tráfico constante. Teniendo en cuenta que la relación entre la longitud de las colas y la ocupación del tiempo de recorrido se ve afectada por muchos factores, como la longitud del enlace, la anchura del carril, el número de carriles y la proporción de autobuses, se diseñaron doce condiciones diferentes, y los datos de tráfico bajo diferentes condiciones se obtuvieron utilizando la simulación VISSIM. Basándose en el análisis de los datos de simulación, se decidió desarrollar un modelo logístico de tipo S para la relación entre la longitud de las colas y la ocupación por tiempo de rodaje, y se obtuvieron las ecuaciones de ajuste en las doce situaciones de simulación. El modelo medio para la relación entre la longitud de las colas y la ocupación del tiempo de rodillo se presentó mediante regresión lineal múltiple sucesiva con los parámetros de la ecuación de ajuste y los parámetros de simulación, y el modelo de estimación de la longitud de las colas se presentó mediante el análisis de la ecuación del modelo de relación media.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:longitud de las colas, longitud de las colas, tiempo de ocupación, relación, diferentes condiciones, regresión lineal múltiple sucesiva, modelo de relación media, redes de calles urbanas, intensidad de tráfico constante, ajuste de los parámetros de la ecuación
• Keywords:queue length, queue lengths, time occupancy, relationship, different conditions, successive multiple linear regression, average relation model, city street networks, constant traffic intensity, fitting equation parameters