• The routing (static) behavior of

• The routing (static) behavior of the network

هذه المحاكاه تتطلب شروط وخطوات وهي كالاتي

By collecting and analyzing urban freeway traffic data from multiple sources, specific Iowa-based calibration factors for use in VISSIM were developed. In particular, a repeatable methodology for collecting standstill distance and headway/time gap data on urban freeways
was applied to locations throughout the state of Iowa. This collection process relies on
the manual processing of video for standstill distances and individual vehicle data from radar detectors to measure the headways/time gaps. By comparing the data collected from different locations, it was found that standstill distances vary by location and lead-follow vehicle types.
Headways and time gaps were found to be consistent within the same driver population and across different driver populations when the conditions were similar. Both standstill distance and headway/time gap were found to follow fairly dispersed and skewed distributions. Therefore, it is recommended that microsimulation models be modified to include the option for standstill
distance and headway/time gap to follow distributions as well as be set separately for different vehicle classes.

There were two main data collection efforts in this research. The first data collection effort was collecting individual headway/time gap data. In order to collect individual headway data, a number of options were investigated, including manual collection, loop detectors, laser-based collection, video/image processing, and radar-based collection. These options were evaluated with a number of goals in mind for the data collection, including the desire to have timestamped individual vehicle data, especially speed, vehicle class,and lane assignments.
Manual collection was deemed too resource intensive, loop detectors could not be moved to different locations, and no laser-based or video processing options were found to meet the goals of the data collection as well as the selected option.
In the end, it was determined that Wavetronix’s SmartSensor HD side-fired radar detectors best accomplished all of these goals.

By watching a playback of the videos, a counting procedure is done using software that registers each input and the time on the video that it occurred.

النتائج (العربية) 1:

• توجيه السلوك (ثابت) من الشبكةهذه المحاكاة تتطلب شروط وخطوات وهي كاﻵتيجمع وتحليل بيانات حركة المرور في الطريق السريع في المناطق الحضرية من مصادر متعددة، وقد وضعت عوامل المعايرة المستندة إلى ولاية آيوا محددة لاستخدامها في فيسيم. وبخاصة، وضع منهجية قابلة لتكرار لجمع البيانات فجوة المسافة والوقت تقدما/متوقفة على الطرق السريعة في المناطق الحضرية تم تطبيقها على مواقع في جميع أنحاء ولاية آيوا. وتستند هذه العملية جمع المعالجة اليدوية للفيديو لمسافات التوقف وبيانات المركبات الفردية من كشف الرادار لقياس الفجوات حققا/الوقت. بمقارنة البيانات التي تم جمعها من مواقع مختلفة، تبين أن توقف المسافات تختلف حسب الموقع ويؤدي اتباع أنواع المركبات. تم العثور على حققا والفجوات الزمنية تكون متسقة ضمن السكان السائق نفسه وعبر برنامج تشغيل مختلف السكان عندما كانت الظروف مماثلة. تم العثور على جمود المسافة والفجوة الزمنية تقدما/متابعة توزيعات مشتتة إلى حد ما وانحراف. لذلك، من المستحسن أن يقرن نماذج يمكن تعديل لتضمين الخيار للجمود المسافة والوقت تقدما/الفجوة لمتابعة عمليات توزيع، فضلا عن تعيين بشكل منفصل لفئات مختلفة من المركبات. هناك اثنين من جهود جمع البيانات الرئيسية في هذا البحث. أول جهد جمع البيانات تم جمع البيانات الفجوة تقدما/الوقت الفردية. من أجل جمع البيانات الفردية تقدما، تم التحقيق في عدد من الخيارات، بما في ذلك جمع دليل، وكاشفات حلقة، جمع الليزر، معالجة الفيديو/الصور، وجمع الرادار. وتم تقييم هذه الخيارات مع عدد من الأهداف في الاعتبار لجمع البيانات، بما في ذلك الرغبة في الحصول على بيانات المركبات الفردية قتيه، لا سيما بسرعة، وفئة المركبة، والإحالات لين.جمع دليل يعتبر أيضا الموارد المكثفة، تعذر نقل حلقة للكشف عن مواقع مختلفة، وتم العثور على لا خيارات المعالجة المستندة إلى الليزر أو الفيديو الوفاء بأهداف عملية جمع البيانات، فضلا عن الخيار المحدد.وتقرر في نهاية المطاف، أن "هد سمارتسينسور" أطلق الجانب رادار للكشف عن وافيترونيكس بأفضل تحقيق كل هذه الأهداف.مشاهدة تشغيل الفيديو، يتم إجراء الفرز باستخدام برنامج يقوم بتسجيل كل المدخلات والوقت على شريط الفيديو الذي حدث.

النتائج (العربية) 2:

• السلوك التوجيه (ثابت) من شبكة

هذه المحاكاه تتطلب شروط وخطوات وهي كالاتي

من خلال جمع وتحليل بيانات المرور السريع في المناطق الحضرية من مصادر متعددة، وقد وضعت عوامل المعايرة مقرها ولاية ايوا محددة لاستخدامها في VISSIM. على وجه الخصوص، منهجية قابلة للتكرار لجمع المسافة مسدود وتقدم الوقت / بيانات الفجوة على الطرق السريعة في المدن
وتطبيقها على مواقع في جميع أنحاء ولاية ايوا. وتعتمد هذه العملية جمع في
المعالجة اليدوية من الفيديو لمسافات تراوح مكانها والبيانات مركبة فرد من أجهزة كشف الرادار لقياس مداخل / ثغرات الوقت. من خلال مقارنة البيانات التي تم جمعها من مواقع مختلفة، وجد أن مسافات تراوح مكانها تختلف حسب الموقع والرصاص تتبع أنواع المركبات.
تم العثور على مداخل وثغرات الوقت لتكون متسقة داخل نفس السكان السائق وعبر سكان تشغيل مختلف عندما كانت ظروف مماثلة. تم العثور على حد سواء بعد تأجيل سداد الديون والفجوة تقدم / الوقت لمتابعة توزيعات مشتتة إلى حد ما ومنحرفة. ولذلك، فمن المستحسن أن يتم تعديل نماذج microsimulation لتشمل خيار مسدود
بعد والفجوة تقدم / الوقت لمتابعة التوزيع وكذلك وضعها بشكل منفصل عن فئات السيارات المختلفة.

كان هناك اثنان من الجهود الرئيسية لجمع البيانات في هذا البحث. أول جهد جمع البيانات تم جمع البيانات فجوة تقدم الوقت / الفردية. من أجل جمع البيانات تقدم الفردية، وقد تم التحقيق في عدد من الخيارات، بما في ذلك جمع اليدوي، للكشف عن حلقة، وجمع القائم على الليزر، معالجة الفيديو / الصور، وجمع القائم على الرادار. تم تقييم هذه الخيارات مع عدد من الأهداف في الاعتبار لجمع البيانات، بما في ذلك الرغبة في وقتية البيانات الفردية مركبة، وخاصة السرعة، الفئة من السيارات، والمهام حارة.
واعتبر جمع دليل مرجعي للغاية مكثفة، لا يمكن أن يتم نقل للكشف عن حلقة تم العثور على مواقع مختلفة، وعدم وجود خيارات القائم على الليزر أو معالجة الفيديو لتلبية أهداف جمع البيانات وكذلك الخيار المحدد.
وفي النهاية، تقرر أن SMARTSENSOR HD أجهزة الكشف التي تعمل جنبا رادار Wavetronix لأفضل إنجاز كل من هذه الأهداف.

بمشاهدة لتشغيل الفيديو، ويتم إجراء العد باستخدام البرمجيات التي تسجل كل المدخلات والوقت على الفيديو التي وقعت فيها.

النتائج (العربية) 3:

• توجيه (ساكنة) سلوك الشبكةهذه المحاكاه تتطلب نوع العرض: خدمة صانعي القطع الأصلية وخطوات وهي كالاتيمن خلال جمع وتحليل بيانات حركة المرور السريع الحضرية من مصادر متعددة، آيوا ومقرها عوامل المعايرة محددة لاستخدامها في ویسیم وضعت.وعلى وجه الخصوص، ومنهجية للتكرار جمع مسافة التوقف و تقدم / الفجوة الزمنية للبيانات على الطرق السريعة الحضريةتنطبق على المواقع في جميع أنحاء ولاية آيوا.هذه المجموعة العملية تعتمد علىدليل تجهيز الفيديو عن جمود المسافات و كل بيانات السيارة من كاشف الرادار لقياس الوقت / headways الثغرات.من خلال مقارنة البيانات التي تم جمعها من مواقع مختلفة، وقد وجد أن جمود المسافات تختلف حسب الموقع و يؤدي اتباع أنواع المركبات.تم العثور على ثغرات headways والوقت لتكون متسقة في نفس السائق السكان عبر مختلف السكان السائق عندما تكون الظروف مشابهة.مسافة التوقف و تقدم / فجوة زمنية وجدت متابعة نوعا ما مشتتة و الانحراف في التوزيعات.ولذلك، فمن المستحسن أن microsimulation النماذج يمكن تعديلها لكي تشمل خيار السكونبعد تقدم / الفجوة الزمنية متابعة التوزيع وكذلك توضع منفصلة لمختلف فئات المركبات.هناك اثنان الرئيسية جهود جمع البيانات في هذا البحث.وكان أول من جهود جمع البيانات جمع البيانات الفردية تقدم / فارق زمني.من أجل جمع كل تقدم البيانات، تم التحقيق في عدد من الخيارات، بما في ذلك جمع دليل حلقة كاشفات الليزر يقوم بجمع الفيديو / معالجة الصور، وجمع بالرادار.تم تقييم هذه الخيارات مع عدد من الأهداف في الاعتبار من أجل جمع البيانات، بما في ذلك الرغبة في الحصول على كل سيارة قتية البيانات، ولا سيما سرعة فئة المركبات و لين الاحالات.يعتبر الجمع اليدوي جدا كثيفة الاستخدام للموارد، حلقة كاشفات لا يمكن نقلها إلى مواقع مختلفة، و لا يعمل بالليزر أو معالجة الفيديو تم العثور على خيارات لتحقيق أهداف عملية جمع البيانات وكذلك اختيار الخيار.وقد تقرر في نهاية المطاف أن smartsensor wavetronix هد الجانب أطلقت أجهزة كشف الرادار أفضل إنجاز جميع هذه الأهداف.من خلال مشاهدة الاعاده من أشرطة الفيديو، ويتم إجراء العد باستخدام البرنامج الذي يسجل كل المدخلات والوقت على الفيديو أنه حدث.