ES2259647T3 - Procedimiento para crear datos de pronostico de trafico para informaciones de circulacion. - Google Patents
Procedimiento para crear datos de pronostico de trafico para informaciones de circulacion.Info
- Publication number
- ES2259647T3 ES2259647T3 ES01250111T ES01250111T ES2259647T3 ES 2259647 T3 ES2259647 T3 ES 2259647T3 ES 01250111 T ES01250111 T ES 01250111T ES 01250111 T ES01250111 T ES 01250111T ES 2259647 T3 ES2259647 T3 ES 2259647T3
- Authority
- ES
- Spain
- Prior art keywords
- traffic
- forecast
- procedure
- data
- previous
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Procedimiento para la elaboración de datos de tráfico para avisos de tráfico, caracterizado - porque de datos de tráfico provenientes de diferentes fuentes se predicen, como horizonte de pronóstico, datos de tráfico en un procedimiento de pronóstico para un punto y un tiempo, - porque la calidad de pronóstico actual alcanzada o bien el error de pronóstico se determinan durante la operación de pronóstico y producción en forma actual continua, mediante la comparación de los valores teóricos y reales de los datos de pronósticos de tráfico con los valores actuales de tráfico obtenidos después de transcurrido el lapso de pronóstico, - porque el error de pronóstico medido se utiliza a través de una realimentación como magnitud de ajuste para una adecuación adaptativa del procedimiento de pronóstico, así como del horizonte de pronóstico apuntado, - con errores de pronóstico en aumento, el horizonte de pronóstico para el procedimiento de simulación utilizado es disminuido en forma correspondiente obien aumentado ante errores de pronóstico en disminución, - y porque de los datos de pronósticos de tráfico de este modo se componen y emiten después informes de tráfico.
Description
Procedimiento para crear datos de pronóstico de
tráfico para informaciones de circulación.
La presente invención se refiere a un
procedimiento para la elaboración de datos de pronóstico de tráfico
para informaciones de tráfico.
Las situaciones de tráfico pueden variar muy
rápidamente en la circulación viaria debido a influencias variadas.
Las interrupciones de tráfico resultantes, por ejemplo, atascos,
representan un peligro para los usuarios que preceden en el
tráfico. A través de avisos de tráfico o recomendaciones de rutas
basados en pérdidas de tiempo de viaje referidas a recorridos, se
avisa a los usuarios de la vía pública de tales interrupciones,
también como medida de seguridad para la prevención de
accidentes.
Ahora bien, cada sistema tiene un tiempo de
reacción inherente. De este modo, también los sistemas de
informaciones de tráfico y procedimientos que, basados en valores
medidos de tráfico actuales, por ejemplo, velocidades y flujos de
tráfico en lugares de la red de circulación, producen informaciones
de tráfico, por ejemplo, avisos de tráfico e informaciones de
tiempo de viaje, reaccionan a velocidades diferentes respecto de
los cambios de situaciones del tráfico, que se proyectan en los
valores medidos del tráfico. A ello aún hay que añadir los tiempos
de demora de los sistemas de medición, así como las demoras en la
transmisión de valores medidos a los sistemas procesadores
posteriores. También en la transmisión a los usuarios de la vía
pública o al proveedor de servicios ("service provider") de
las informaciones de tráfico producidas se originan tiempos de
ejecución y atrasos.
En consecuencia, la actualidad de las
informaciones de tráfico siempre es limitada, aún cuando ha sido
calculada basada en valores medidos de tráfico completamente
actualizados. Por lo tanto, existe la necesidad urgente de
informaciones de tráfico más actuales que las que hoy día pueden
ofrecerse.
La actualidad de las informaciones de tráfico
producidas puede incrementarse si pueden pronosticarse hasta un
cierto punto. De este modo, los tiempos de demora y reacción del
sistema pueden reducirse e incluso compensarse completamente.
Para la realización de este objetivo existen los
siguientes problemas:
La situación del tráfico es determinada a partir
de valores medidos del tráfico. En consecuencia, estos valores
medidos se deben pronosticar. El procedimiento de pronóstico debe
trabajar en forma adaptativa y ser influenciado adecuadamente para
poder reaccionar correspondientemente frente a condiciones
cambiantes lentas o también rápidas. En particular, también debe
ser posible
elegir, evaluar e incluso corregir cada fuente
de datos de tráfico a utilizar,
poder definir adecuadamente el horizonte de
pronóstico a conseguir, concretamente en forma adaptativa durante
la duración del programa de pronóstico, así como
poder determinar de forma continua actualizada
la calidad del pronóstico conseguida para un control de calidad
paso a paso.
Además, el procedimiento debe trabajar
independiente del recorrido, es decir, no depender de puntos de
conexión, etc., pero respetar los mismos en caso necesario.
Cuando se deben incluir diversas magnitudes
físicas acopladas entre sí, por ejemplo, velocidades y flujos
de
tráfico,
tráfico,
deben incluirse y utilizarse de forma
consistente valores medidos de tráfico de diferentes
características y fuentes, sincrónicos y asincrónicos, o indexada
por eventos, captados en lugares fijos o variables (bucles de
inducción, floatin, car data (FCD), sistemas de captación
estacionarios).
Curvas de marcha o de carga históricas, como las
que, por ejemplo, también encuentran aplicación en proveedores de
energía, son, a través de los días de la semana comparables,
desarrollos medios de valores medidos de tráfico
(v = velocidad, d = densidad de tráfico (vehículo/distancia), f = flujo de tráfico (vehículos/tiempo)). Sin embargo, para poder pronosticar sobre bases históricas, estas funciones medias a través del tiempo sólo son adecuadas en acontecimientos de tráfico, repetidos con igual frecuencia.
(v = velocidad, d = densidad de tráfico (vehículo/distancia), f = flujo de tráfico (vehículos/tiempo)). Sin embargo, para poder pronosticar sobre bases históricas, estas funciones medias a través del tiempo sólo son adecuadas en acontecimientos de tráfico, repetidos con igual frecuencia.
Módulos de simulación de tráfico, por ejemplo,
cálculos de simulación de flujo por sistemas de ecuaciones
diferenciales (Treiber, Helbing,: Numerical simulation of
Macroscopic Traffic Equations, CISE 5, 89 (1999)), sirven para
el pronóstico de valores medidos de tráfico referentes a puntos y
tiempos de los que no existen ningunos valores
medidos.
medidos.
Estos procedimientos conocidos no ofrecen, por
sí solos, ninguna solución a los problemas planteados.
Por este motivo, el objetivo de la presente
invención es solucionar los problemas mencionados anteriormente y
proponer un procedimiento que pueda ser aplicado a todos los tipos
de vías, tanto urbanas como extraurbanas, para el pronóstico de
datos de tráfico actuales. También debe ser adecuado para la
elaboración de pronósticos de tiempos de viaje, pronósticos de
avisos de tráfico, recomendaciones de desvíos, así como para la
influencia directa sobre vehículos y dirección del tráfico, así
como para múltiples otros servicios.
Este objetivo se consigue, según la invención,
mediante las características de la reivindicación 1. Otros
perfeccionamientos resultan de las reivindicaciones
dependientes.
A continuación, se explicará la invención,
basándose en los dibujos, en los que muestran:
la figura 1, un esquema de un sistema para la
regulación adaptativa de un pronóstico de tráfico mediante la
determinación continua del error de pronóstico, a través de una
realimentación con retardo y comparación de los valores teóricos y
reales. \delta_{0}, indica función de impulso
la figura 2, un sistema ampliado para la
regulación adaptativa de un pronóstico de tráfico mediante un doble
circuito de regulación en cascada con ajuste teórico/real adicional
a nivel de producto. \delta_{0} indica función de impulso.
Un pronóstico es más o menos sólido según sea el
estado de tráfico momentáneo en un punto de la red de tráfico,
debido a que los acontecimientos de tráfico pueden suceder en
sectores críticos del sistema total, en los que el "sistema"
puede reaccionar en forma progresivamente caótica. Los accidentes
que se presentan repentinamente, difícilmente se pueden predecir.
En estos casos, el sistema de pronóstico proporcionará valores
erróneos.
Con ello, la calidad del pronóstico alcanzable
depende de diferentes factores. Por ello el procedimiento de
pronóstico no puede trabajar separado de la calidad del pronóstico.
Por consiguiente, debe determinarse de forma continua la calidad
del pronóstico y ponerlo a disposición del procedimiento de
pronóstico como una magnitud de ajuste realimentada.
La medición continua de la calidad de pronóstico
sirve también para el control constante de calidad, para comprobar
situaciones en las que el pronóstico no es posible o sólo lo es de
forma insuficiente. Cuando repentinamente se reduce la calidad del
pronóstico, en algunos casos, no sólo es una señal de un cambio
súbito del sistema inherentemente caótico, sino de una influencia
perturbadora imprevisible sobre el sistema de tráfico, por ejemplo,
en forma de un accidente.
Por consiguiente, es necesario
poder ajustar los procedimientos de pronóstico
utilizados adaptativamente al estado del sistema respectivo,
definir el horizonte de pronóstico alcanzable de
forma adaptativa adecuada, así como
determinar de forma continua una calidad de
pronóstico para el control de calidad.
El procedimiento está dividido en los siguientes
pasos (figura 1):
1. Los datos de tráfico entrados desde
diferentes fuentes se predicen mediante un programa de pronóstico
para un lapso determinado, contado a partir del momento actual -t-
del cálculo del pronóstico, así como para una determinada zona
urbana alrededor de puntos con datos de tráfico reales existentes,
es decir, el horizonte de pronóstico temporal-local
-t_{p}- o bien -x_{p}-. Los datos de tráfico consisten, incluso
en el más sencillo de los casos, en valores medidos de tráfico de
la red de circulación viaria, por ejemplo, flujos, densidades y
velocidades de tráfico. Sin embargo, también pueden contener
valores derivados de los mismos, por ejemplo, valores medidos de
tráfico filtrados.
2. Durante las operaciones de pronóstico y
producción se determina de forma continua y actual la calidad del
pronóstico actual alcanzada o bien el error de pronóstico, mediante
la comparación de valores teóricos y reales de los datos de
pronósticos de tráfico con los datos de tráfico actuales obtenidos,
después de transcurrido el lapso de pronóstico.
3. El error de pronóstico medido es utilizado
mediante una realimentación como magnitud para el ajuste adaptativo
del procedimiento de pronóstico utilizado, así como del horizonte
de pronóstico apuntado. Por consiguiente, el procedimiento de
pronóstico es controlado de forma continua adaptativa.
Con errores de pronóstico crecientes, el
horizonte de pronóstico para el procedimiento de simulación
utilizado es disminuido correspondientemente y viceversa. Del mismo
modo, la elección de las fuentes de datos de tráfico a utilizar
para el pronóstico puede ser controlada a través del error de
pronóstico. Además, el error de pronóstico se añade como medida de
calidad a los datos de pronósticos de tráfico, para posibilitar a
los sistemas de procesamiento siguientes una evaluación o bien una
selección.
4. El error de pronóstico se emite de manera
continua para el control de calidad del pronóstico. El mismo
también sirve como indicador de un caso repentino de perturbación.
Del mismo modo, se corrigen desarrollos medios de valores medidos
de tráfico históricos (curvas de marcha) en proximidades de una
perturbación identificada, por ejemplo, los valores de flujo en
emplazamientos de detección tráfico abajo.
5. Luego, los datos de pronósticos de tráfico
son transmitidos a sistemas de información de tráfico que a
continuación producen los informes de tráfico habituales, sólo que
más actuales, basados en datos de pronóstico más actuales.
La comparación de valores teóricos y reales de
los datos pronosticados con los actuales es realizada mediante una
medida de similitud que, en el momento actual en un entorno local,
evalúa las discrepancias de los datos entre sí. Esto puede
realizarse, por ejemplo, a través de una correlación o métrica de
distancia. En el procedimiento se utiliza como métrica de distancia
la desviación cuadrática media
entre datos de pronósticos de
tráfico y actuales en un entorno local, -dr- y -ds- de, por
ejemplo, xp = 500 m y t_{1} = -4 min, respectivamente. El alisado
local de los datos de pronósticos de tráfico y de los datos de
tráfico presentes se hace mediante una interpolación puntual. El
factor de ponderación g(u, v) como centro de integración se
torna menor para desviaciones cuantificadas x - r ó bien t - s y
asegura de este modo la valuación local de las desviaciones
respecto de -x- y -t-. Puede ser, por ejemplo, una función de Gau1
o también sencillamente igualado a 1, lo que corresponde a una
ventana
rectangular.
Además, el procedimiento es ampliado mediante la
generación continua de una medida para la calidad del pronóstico a
nivel de los productos (avisos de tráfico y tiempos de viaje)
(figura 2). La misma se utiliza como control de calidad adicional y
también como magnitud de ajuste. Con ello resulta un horizonte de
pronóstico, regulado, variable, mediante un bucle de alimentación
en cascada doble indirecto o directo. Principalmente, para un
control o evaluación de calidad también puede funcionar sólo el
circuito de regulación externo.
Una evaluación de calidad también puede
realizarse posteriormente, es decir, "offline", basada
en datos de medición o productos archivados (avisos de tráfico y
tiempos de viaje archivados) para una evaluación de calidad, para
comprobar situaciones en las que el pronóstico no fue posible o
sólo lo fue de modo insuficiente.
Para la determinación de la calidad del
pronóstico para los datos del producto (comparación de los valores
teóricos y reales externo en la figura 2) se aplican medidas de
similitud para avisos de tráfico.
Claims (11)
1. Procedimiento para la elaboración de datos de
tráfico para avisos de tráfico, caracterizado
- porque de datos de tráfico provenientes de
diferentes fuentes se predicen, como horizonte de pronóstico, datos
de tráfico en un procedimiento de pronóstico para un punto y un
tiempo,
- porque la calidad de pronóstico actual
alcanzada o bien el error de pronóstico se determinan durante la
operación de pronóstico y producción en forma actual continua,
mediante la comparación de los valores teóricos y reales de los
datos de pronósticos de tráfico con los valores actuales de tráfico
obtenidos después de transcurrido el lapso de pronóstico,
- porque el error de pronóstico medido se
utiliza a través de una realimentación como magnitud de ajuste para
una adecuación adaptativa del procedimiento de pronóstico, así como
del horizonte de pronóstico apuntado,
- con errores de pronóstico en aumento, el
horizonte de pronóstico para el procedimiento de simulación
utilizado es disminuido en forma correspondiente o bien aumentado
ante errores de pronóstico en disminución,
- y porque de los datos de pronósticos de
tráfico de este modo se componen y emiten después informes de
tráfi-
co.
co.
2. Procedimiento, según la reivindicación 1,
caracterizado porque
- los datos de tráfico se componen de valores de
medición de tráfico, como pueden ser flujo y densidad de tráfico y
velocidad.
3. Procedimiento, según una de las
reivindicaciones anteriores,
caracterizado porque
los datos de tráfico contienen magnitudes
derivadas o calculadas de valores de medición de tráfico, como
pueden ser valores de medición de tráfico filtrados.
4. Procedimiento, según una de las
reivindicaciones anteriores,
caracterizado porque
la comparación de los valores teóricos y reales
de los datos de tráfico se realiza mediante una medida de
similitud, concretamente a través de una correlación o una métrica
de distancia entre versiones suavizadas locales de los datos de
pronósticos de tráfico y actuales.
5. Procedimiento, según una de las
reivindicaciones anteriores,
caracterizado porque
como métrica de distancia se utiliza la
desviación media cuadrática
\vskip1.000000\baselineskip
entre datos de pronósticos de
tráfico y actuales, en un entorno local -dx- y -dt-, con una
función de ponderación g(u, v) descendente en forma monótona
en ambos
argumentos.
6. Procedimiento, según una de las
reivindicaciones anteriores,
caracterizado porque
el alisado local de los datos de pronósticos de
tráfico es realizado mediante una interpolación.
7. Procedimiento, según una de las
reivindicaciones anteriores,
caracterizado porque
el error de pronóstico es aprovechado como
indicador de un caso de perturbación, para la generación de avisos
de tráfico correspondientes o para la consideración corregida de
valores medidos de tráfico actuales o históricos de detectores
circundantes del punto x considerado.
8. Procedimiento, según una de las
reivindicaciones anteriores,
caracterizado porque
a través de un error de pronóstico se
seleccionan las fuentes de datos de tráfico a utilizar para el
pronóstico.
9. Procedimiento, según una de las
reivindicaciones anteriores,
caracterizado porque
la calidad de pronóstico actual alcanzada o bien
el error de pronóstico se determinan en forma continua actual
basada en productos de tráfico, por ejemplo avisos de tráfico,
durante la operación de pronóstico y producción, mediante la
comparación de los valores teóricos y reales de los productos de
tráfico a partir de datos de pronósticos de tráfico con los
producto de tráfico actuales determinados después de transcurrido el
lapso de pronóstico (figura 2).
10. Procedimiento, según una de las
reivindicaciones anteriores,
caracterizado porque
la determinación de la calidad de pronóstico se
realiza en dependencia de lugar y tiempo, basada en datos de
tráfico archivados o productos de tráfico archivados.
11. Procedimiento, según una de las
reivindicaciones anteriores,
caracterizado porque
los valores de medición de tráfico se captan
para la situación de tráfico de la red de circulación mediante
detectores estacionarios y/o móviles, transmisores en forma
sincrónica y/o asincrónica.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| DE10036364 | 2000-07-18 | ||
| DE10036364A DE10036364C2 (de) | 2000-07-18 | 2000-07-18 | Verfahren zur Erstellung prognostizierter Verkehrsdaten für Verkehrsinformationen |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| ES2259647T3 true ES2259647T3 (es) | 2006-10-16 |
Family
ID=7650263
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| ES01250111T Expired - Lifetime ES2259647T3 (es) | 2000-07-18 | 2001-03-30 | Procedimiento para crear datos de pronostico de trafico para informaciones de circulacion. |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| EP (1) | EP1174842B1 (es) |
| AT (1) | ATE324646T1 (es) |
| DE (2) | DE10036364C2 (es) |
| ES (1) | ES2259647T3 (es) |
Families Citing this family (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE10224466B4 (de) * | 2002-06-03 | 2007-06-14 | Fendt, Günter | Verfahren und System zur Beeinflussung von Verkehrsteilnehmern hinsichtlich des Auswahlverhaltens der Routenauswahl bei empfohlenen Straßen und/oder mautpflichtigen Straßen |
| DE10233378B4 (de) * | 2002-07-23 | 2007-10-04 | Fendt, Günter | Verkehrswarnsystem mit GPS (Global Position System) Unterstützung |
| DE10234367B3 (de) * | 2002-07-27 | 2004-04-22 | Daimlerchrysler Ag | Verfahren zur Abbildung des Verkehrszustandes und System zur Verkehrsorganisation |
| DE10246185A1 (de) * | 2002-10-02 | 2004-04-15 | Bayerische Motoren Werke Ag | Verfahren zur Güteprüfung von Verkehrsstörungsmeldeverfahren |
| DE10246184A1 (de) * | 2002-10-02 | 2004-09-30 | Bayerische Motoren Werke Ag | Verfahren zur Güteverbesserung von Verkehrsstörungsmeldeverfahren |
| DE102005032975A1 (de) * | 2005-07-14 | 2007-01-25 | Siemens Ag | Verfahren und Verkehrsrechner zur Berechnung eines aktuellen oder künftigen Verkehrszustandes |
| DE102007022169A1 (de) * | 2007-05-11 | 2008-11-13 | Siemens Ag | Verfahren und System zur Steuerung von Objektbewegungen |
| CN106295888B (zh) * | 2016-08-12 | 2020-02-14 | 东南大学 | 一种基于实测数据的公共建筑物配建停车泊位共享时间窗口确定方法 |
| RU2666333C1 (ru) | 2017-04-04 | 2018-09-06 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" | Способы определения параметра ошибки расчета пользовательского трафика, который связан с расчетными условиями дорожного трафика |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| SE9203474L (sv) * | 1992-11-19 | 1994-01-31 | Kjell Olsson | Sätt att prediktera trafikparametrar |
| ES2135134T3 (es) * | 1995-04-28 | 1999-10-16 | Inform Inst Operations Res & M | Procedimiento para la deteccion de perturbaciones en el trafico rodado. |
| ATE266888T1 (de) * | 1997-09-11 | 2004-05-15 | Siemens Ag | Verfahren zur ermittlung von verkehrsinformationen |
| EP0903711A3 (de) * | 1997-09-18 | 2000-08-23 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zur Ermittlung von Verkehrsinformationen |
| DE19935769C2 (de) * | 1999-07-23 | 2002-02-07 | Ddg Ges Fuer Verkehrsdaten Mbh | Verkehrszustandsprognose durch rückgekoppelte Zustandskaskade |
-
2000
- 2000-07-18 DE DE10036364A patent/DE10036364C2/de not_active Expired - Fee Related
-
2001
- 2001-03-30 ES ES01250111T patent/ES2259647T3/es not_active Expired - Lifetime
- 2001-03-30 EP EP01250111A patent/EP1174842B1/de not_active Expired - Lifetime
- 2001-03-30 DE DE50109601T patent/DE50109601D1/de not_active Expired - Lifetime
- 2001-03-30 AT AT01250111T patent/ATE324646T1/de active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| ATE324646T1 (de) | 2006-05-15 |
| DE50109601D1 (de) | 2006-06-01 |
| DE10036364C2 (de) | 2003-08-28 |
| EP1174842A1 (de) | 2002-01-23 |
| DE10036364A1 (de) | 2002-02-07 |
| EP1174842B1 (de) | 2006-04-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| ES2259647T3 (es) | Procedimiento para crear datos de pronostico de trafico para informaciones de circulacion. | |
| Tajalli et al. | Dynamic speed harmonization in connected urban street networks | |
| KR100651912B1 (ko) | 위치 정보 서비스 시스템 및 이를 이용한 이동통신 단말의위치정보 갱신방법 | |
| US10943478B2 (en) | Traffic control method, and apparatus | |
| US8554467B2 (en) | Travel time determination | |
| BR0207927A (pt) | Sistema de controle de tráfego com tarifa de pedágio dependendo do nìvel de congestionamento | |
| Kotsialos et al. | Motorway network traffic control systems | |
| Papageorgiou et al. | Overview of traffic signal operation policies for ramp metering | |
| CN103903430A (zh) | 一种采用多源同构数据的行程时间动态融合预测方法 | |
| CN105574154A (zh) | 一种基于大数据平台的城市宏观区域信息分析系统 | |
| KR102179433B1 (ko) | 분산 예측 기반의 교통신호 제어 시스템 및 그 방법 | |
| Han et al. | The value of pre-trip information on departure time and route choice in the morning commute under stochastic traffic conditions | |
| Hale et al. | Introduction of cooperative vehicle-to-infrastructure systems to improve speed harmonization | |
| Sarasua et al. | Estimating interstate highway capacity for short-term work zone lane closures: development of methodology | |
| KR20240032811A (ko) | 교통 정보를 생성하는 서버, 방법 및 컴퓨터 프로그램 | |
| Eftekhari et al. | Binary programming model to optimize RSU placement for information dissemination | |
| Genser et al. | Optimum route guidance in multi-region networks: a linear approach | |
| ES2605989T3 (es) | Procedimiento para la regulación de una instalación de señalización | |
| Gregurić et al. | The application of cooperative variable speed limit control for reduction of crash potential | |
| Gregurić et al. | The use of cooperative approach in intelligent speed adaptation | |
| Mailer | Considering Multi-Modal Capacity in the Assessment of Road Design | |
| Papageorgiou | Traffic control | |
| Amini et al. | Systemic evaluation of the HERO-based ramp metering algorithm using microsimulation: Demonstration analysis using a Sydney motorway | |
| Bhattarai et al. | Time Based Traffic Signal Coordination (A Case Study of Gatthaghar and Naya Thimi Intersections) | |
| Huang | Traffic signal control at connected vehicle equipped intersections |