Uncertainty quantification in a macroscopic traffic flow model calibrated on GPS data - Laboratoire Jean-Alexandre Dieudonné Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Mathematical Biosciences and Engineering Année : 2020

Uncertainty quantification in a macroscopic traffic flow model calibrated on GPS data

Résumé

The objective of this paper is to analyze the inclusion of one or more random parameters into the deterministic Lighthill-Whitham-Richards traffic flow model and use a semi-intrusive approach to quantify uncertainty propagation. To verify the validity of the method, we test it against real data coming from vehicle embedded GPS systems, provided by Autoroutes Trafic.
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Dates et versions

hal-02379540 , version 1 (25-11-2019)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02379540 , version 1

Citer

Enrico Bertino, Régis Duvigneau, Paola Goatin. Uncertainty quantification in a macroscopic traffic flow model calibrated on GPS data. Mathematical Biosciences and Engineering, 2020, 17 (2), pp.1511-1533. ⟨hal-02379540⟩
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