In this paper a novel non-negative finite volume discretization scheme is proposed for certain first order nonlinear partial differential equations describing conservation laws arising in traffic flow modelling. The spatially discretized model is shown to preserve several fundamentally important analytical properties of the conservation law (e.g., conservativeness, capacity) giving rise to a set of (second order) polynomial ODEs. Furthermore, it is shown that the discretized traffic flow model is formally kinetic and that it can be interpreted in a compartmental context. As a consequence, traffic networks can be represented as reaction graphs. It is shown that the model can be equipped with on- and off- ramps in a physically meaningful way, still preserving the advantageous properties of the discretization. Numerical case studies include empirical convergence tests, and the stability analysis presented in the paper paves the way to scalable observer and controller design.


翻译:在本文中,为描述交通流量建模产生的养护法的一阶非线性部分偏差方程式提出了一个新的非负性有限量分解办法,空间分解模型显示,该模型保留了养护法的若干具有根本重要性的分析特性(例如,保守性、能力),产生了一套(第二顺序)多式ODE;此外,还表明,离散交通流量模型形式上是动能的,可以在一个区间背景下加以解释;因此,交通网络可以作为反应图来代表;该模型可以具有实际意义的方式装设起起起起落坡道和起落坡道,仍然保留离散法的有利特性;数量案例研究包括实证的趋同试验,以及文件中的稳定性分析为可缩缩放的观察员和控制器设计铺平了道路。

0
下载
关闭预览

相关内容

因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
253+阅读 · 2020年4月19日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
【跟踪Tracking】15篇论文+代码 | 中秋快乐~
专知
18+阅读 · 2018年9月24日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月18日
Learning Discriminative Model Prediction for Tracking
VIP会员
相关VIP内容
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
253+阅读 · 2020年4月19日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
【跟踪Tracking】15篇论文+代码 | 中秋快乐~
专知
18+阅读 · 2018年9月24日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员