Understanding of spatiotemporal congestion patterns: A lattice model with predictive effect and density integral

适应性 非线性系统 格子(音乐) 计算机科学 流量(计算机网络) 统计物理学 理论(学习稳定性) 流量(数学) 应用数学 控制理论(社会学) 机械 数学 物理 人工智能 机器学习 生态学 计算机安全 量子力学 声学 生物 控制(管理)
作者
Tao Wang,Sainan Zhang,Zhen Li,Shubin Li,Yuan Jing,Jing Zhang
出处
期刊:International Journal of Modern Physics B [World Scientific]
卷期号:35 (20): 2150206-2150206
标识
DOI:10.1142/s0217979221502064
摘要

To further enhance the adaptability of traffic model in actual traffic flow, this paper puts forward a lattice model with considering both the predictive effect and the continuous density of historical information. The critical stability condition is derived from linear stability analysis, and the phase diagram clearly shows that considering the predictive effect and the continuous historical density information is beneficial to reduce traffic congestion. Then, a mKdV equation is obtained by nonlinear analysis, which enable to depict the development process of blocked flow. Finally, the numerical simulation results are confirmed that the predictive effects and continuous historical density information have the ability to suppress traffic congestion.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Allen完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
楪i完成签到,获得积分10
1秒前
值得完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
远山完成签到,获得积分10
4秒前
星星发布了新的文献求助10
4秒前
nanhe698发布了新的文献求助20
4秒前
阳光无声完成签到,获得积分10
4秒前
金色年华发布了新的文献求助10
4秒前
shatang完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
Owen应助一天八杯水采纳,获得10
6秒前
所所应助静静子采纳,获得10
7秒前
所所应助jy采纳,获得10
7秒前
hkxfg完成签到,获得积分10
7秒前
duo完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
spurs17发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
善学以致用应助BaekHyun采纳,获得10
9秒前
10秒前
10秒前
nanhe698完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
李本来完成签到,获得积分20
12秒前
看看发布了新的文献求助10
12秒前
ZZY完成签到,获得积分10
12秒前
DQY完成签到,获得积分10
13秒前
BONBON完成签到,获得积分20
13秒前
动听导师发布了新的文献求助10
14秒前
14秒前
季忆完成签到,获得积分10
14秒前
小周发布了新的文献求助10
15秒前
smile发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
Lore完成签到 ,获得积分10
16秒前
16秒前
jiang完成签到,获得积分10
17秒前
17秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527928
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3108040
关于积分的说明 9287614
捐赠科研通 2805836
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1540070
邀请新用户注册赠送积分活动 716904
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709808