Přejít k hlavnímu obsahu

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Modelling daily traffic flow distributions by finite mixtures of simple von mises distributions
Autoři: Heckenbergerová Jana | Kromer Pavel | Hasal Martin
Rok: 2020
Druh publikace: článek ve sborníku
Název zdroje: 19th Conference on Applied Mathematics, APLIMAT 2020 Proceedings
Název nakladatele: Slovenská technická univezita v Bratislave
Místo vydání: Bratislava
Strana od-do: 595-604
Tituly:
Jazyk Název Abstrakt Klíčová slova
cze Modelování denních dopravních toků pomocí konečných směsí jednoduchých von mises distribucí Grafické znázornění dopravních toků a jejich přesné modelování je důležitým tématem v inteligentních dopravních systémech, městském plánování a inteligentních prostředích obecně. V tomto příspěvku jsou místně specifické denní dopravní toky reprezentovány konečnými směsmi Von Misesových distribucí. Distribuční parametry se nacházejí pomocí evolučního algoritmu (diferenciální evoluce), který je schopen přizpůsobit data s vysokou přesností. Statistické modely doplněné o údaje o frekvenci představují kruhové grafy, které lze použít jako formu vizuálně přitažlivých a snadno srozumitelných popisů denního dopravního toku. modelování dopravního toku, konečná směs kruhových statistických distribucí, algoritmus diferenciální evoluce, polární graf
eng Modelling daily traffic flow distributions by finite mixtures of simple von mises distributions Graphical representation of traffic flows and their accurate modelling is an important topic in intelligent transportation systems, urban planning, and smart environments in general. In this contribution, location–specific daily traffic flows are represented by finite mixtures of Von Mises distributions. The distribution parameters are found by an evolutionary algorithm (differential evolution) that is able to fit data with a high level of accuracy. Statistical models augmented with frequency data are represented by circular plots that can be used as a form of visually appealing and easily understandable fingerprints of the daily traffic flow patterns. traffic flow modelling, finite mixture of circular normal statistical distributions, differential evolution, polar plot