This thesis deals with the freeway traffic dynamics, in particular a deep work on the validation and on the optimization has been performed on a macroscopic, first order model. The model is based on the Cell Transmission Model, in addition it introduces the dynamics of one or multiple service stations as well as describes how the traffic evolution on a highway stretch is affected by the presence of the service station. First, a lightweight Python implementation of the CTM-s was developed to make the model serviceable also on a low-end processor (i.e. computer on vehicles). Being so efficient, it cannot be excluded an online application directly on board of vehicles.. Then, the identification process has been performed in order to apply the model to a real-world case. Hence, two types of validation have been proposed: the first uses a market standard micro simulator to emulate the actual road and vehicles dynamics. The second approach uses directly real data from Dutch highways. The validation process confirmed that the model is valid in describing the dynamics of a freeway traffic system, in particular the model has faithfully identified the trends during the day. Finally, an optimization analysis on the service station has been implemented. The aim is to find the best placement and the best parameters associated with the station in order to alleviate the congestion in the highway. Various approach has been tried, among which a genetic algorithm and neural network. Both methods proved that a service station can be effective in congestion reduction.
Identificazione e validazione di un modello di traffico di recente sviluppo: il Cell Transmission Model con stazioni di servizio. Questa tesi tratta della dinamica del traffico autostradale, in particolare è stato svolto un lavoro approfondito sulla validazione e sull'ottimizzazione di un modello macroscopico del primo ordine. Il modello si basa sul Cell Transmission Model, inoltre introduce la dinamica di una o più stazioni di servizio e descrive come l'evoluzione del traffico su un tratto autostradale sia influenzata dalla presenza della stazione di servizio. In primo luogo, è stata sviluppata un'implementazione efficiente in Python del CTM-s per rendere il modello utilizzabile anche su un processore di fascia bassa (es. computer sui veicoli). Essendo così efficiente, non si può escludere un'applicazione online direttamente a bordo dei veicoli. Successivamente, è stato eseguito il processo di identificazione per applicare il modello ad un caso reale. Pertanto, sono stati proposti due tipi di validazione: il primo utilizza un micro simulatore, standard di mercato, per emulare la dinamica reale della strada e dei veicoli. Il secondo approccio utilizza dati reali direttamente dalle autostrade olandesi. Il processo di validazione ha confermato che il modello è valido nel descrivere la dinamica di un sistema di traffico autostradale, in particolare il modello ha individuato fedelmente gli andamenti durante la giornata. Infine, è stata implementata un'analisi di ottimizzazione della stazione di servizio. L'obiettivo è trovare il miglior posizionamento ed i migliori parametri associati alla stazione al fine di alleviare la congestione in autostrada. Sono stati sperimentati vari approcci, tra cui un algoritmo genetico ed una rete neurale. Entrambi i metodi hanno dimostrato che una stazione di servizio può essere efficace nella riduzione della congestione.
Identification and validation of a newly developed traffic model: the Cell Transmission Model with service stations
SPALENZA, DAVIDE
2021/2022
Abstract
This thesis deals with the freeway traffic dynamics, in particular a deep work on the validation and on the optimization has been performed on a macroscopic, first order model. The model is based on the Cell Transmission Model, in addition it introduces the dynamics of one or multiple service stations as well as describes how the traffic evolution on a highway stretch is affected by the presence of the service station. First, a lightweight Python implementation of the CTM-s was developed to make the model serviceable also on a low-end processor (i.e. computer on vehicles). Being so efficient, it cannot be excluded an online application directly on board of vehicles.. Then, the identification process has been performed in order to apply the model to a real-world case. Hence, two types of validation have been proposed: the first uses a market standard micro simulator to emulate the actual road and vehicles dynamics. The second approach uses directly real data from Dutch highways. The validation process confirmed that the model is valid in describing the dynamics of a freeway traffic system, in particular the model has faithfully identified the trends during the day. Finally, an optimization analysis on the service station has been implemented. The aim is to find the best placement and the best parameters associated with the station in order to alleviate the congestion in the highway. Various approach has been tried, among which a genetic algorithm and neural network. Both methods proved that a service station can be effective in congestion reduction.È consentito all'utente scaricare e condividere i documenti disponibili a testo pieno in UNITESI UNIPV nel rispetto della licenza Creative Commons del tipo CC BY NC ND.
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https://hdl.handle.net/20.500.14239/15185