Mathematical modeling of mixed-traffic in urban areas

dc.citation.epage240
dc.citation.issue2
dc.citation.journalTitleМатематичне моделювання та комп'ютинг
dc.citation.spage226
dc.contributor.affiliationУніверситет Катманду
dc.contributor.affiliationKathmandu University
dc.contributor.authorПрадхан, Р. К.
dc.contributor.authorШрестха, С.
dc.contributor.authorГурунг, Д. Б.
dc.contributor.authorPradhan, R. K.
dc.contributor.authorShrestha, S.
dc.contributor.authorGurung, D. B.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2025-03-04T11:14:28Z
dc.date.created2022-02-28
dc.date.issued2022-02-28
dc.description.abstractТранспорт — це засіб пересування. У зв’язку із зростанням населення у містах спостерігається зростання дорожнього потоку, затримки руху транспортних засобів та транспортний хаос. Перевантаження руху викликає багато соціальних та економічних проблем. Завдяки зручності та швидкості, мотоцикли поступово стають основним засобом пересування містом. У цій статті ми розширили рівняння моделі транспортного потоку Лайтхілла–Уізема–Річардса (LWR) на випадок змішаного потоку двох об’єктів: автомобіля та мотоцикла на однонаправленому сегменті дороги з однією смугою руху. Потік автомобілів моделюється за допомогою рівняння адвекції, а потік мотоциклів — адвекції–дифузії. Рівняння моделі для автомобілів та мотоциклів пов’язані змінною загальної густини руху на ділянці дороги, і вони безрозмірні, щоб ввести безрозмірне число, відоме як число Пекле. Явні скінченно-різницеві схеми, що задовольняють умови CFL, використовуються для чисельного розв’язування модельних рівнянь для розрахунку густин автомобілів та мотоциклів. Досліджено та представлено графічно моделювання густин у різні моменти часу. Також розрахована середня густина автомобілів та мотоциклів на ділянці дороги для різних значень числа Пекле та обговорено її поведінку при змішаному русі. Помічено, що поведінка автомобілів та мотоциклів у змішаному русі залежить від числа Пекле. Густини мотоциклів і автомобілів у змішаному транспортному потоці наближаються з часом до рівноважного стану раніше для менших значень числа Пекле, тоді як для великих значень числа Пекле ця густина наближається до рівноваги за довший час.
dc.description.abstractTransportation is the means of mobility. Due to the growth in the population, rising traffic on road, delay in the movement of vehicles and traffic chaos could be observed in urban areas. Traffic congestion causes many social and economic problems. Because of the convenience and the quickness, motor-bikes gradually become the main travel mode of urban cities. In this paper, we extend the Lighthill–Whitham–Richards (LWR) traffic flow model equation into the mixed-traffic flow of two entities: car and motor-bike in a unidirectional single-lane road segment. The flow of cars is modeled by the advection equation and the flow of motor-bikes is modeled by the advection-diffusion equation. The model equations for cars and motor-bikes are coupled based on total traffic density on the road section, and they are non-dimensionalized to introduce a non-dimensional number widely known as Péclet number. Explicit finite difference schemes satisfying the CFL conditions are employed to solve the model equations numerically to compute the densities of cars and motor-bikes. The simulation of densities over various time instants is studied and presented graphically. Finally, the average densities of cars and motor-bikes on the road section are calculated for various values of Péclet numbers and mixed-traffic behavior are discussed. It is observed that the mixed-traffic behavior of cars and motor-bikes depends upon the Péclet number. The densities of motor-bikes and cars in the mixed-traffic flow approach the equilibrium state earlier in time for smaller values of Péclet number whereas densities take longer time to approach the equilibrium for the greater values of Péclet number.
dc.format.extent226-240
dc.format.pages15
dc.identifier.citationPradhan R. K. Mathematical modeling of mixed-traffic in urban areas / R. K. Pradhan, S. Shrestha, D. B. Gurung // Mathematical Modeling and Computing. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2022. — Vol 9. — No 2. — P. 226–240.
dc.identifier.citationenPradhan R. K. Mathematical modeling of mixed-traffic in urban areas / R. K. Pradhan, S. Shrestha, D. B. Gurung // Mathematical Modeling and Computing. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2022. — Vol 9. — No 2. — P. 226–240.
dc.identifier.doidoi.org/10.23939/mmc2022.02.226
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/63449
dc.language.isoen
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofМатематичне моделювання та комп'ютинг, 2 (9), 2022
dc.relation.ispartofMathematical Modeling and Computing, 2 (9), 2022
dc.relation.references[1] Greenshields B. D. A Study of Highway Capacity. Highway Research Board Proceeding. 448–477 (1935).
dc.relation.references[2] Wierbos M. J., Knoop V. L., H¨anseler F. S., Hoogendoorn S. P. A macroscopic flow model for mixed bicycle–car traffic. Transportmetrica A: Transport Science. 17 (3), 340–355 (2021).
dc.relation.references[3] Lighthill M. J., Whitham G. B. On kinematic waves II. A theory of traffic flow on long crowded roads. Proceedings of the Royal Society of London Series A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. 229, 317–345 (1955).
dc.relation.references[4] Richards P. I. Shock Waves on the Highway. Operations Research. 4 (1), 42–51 (1956).
dc.relation.references[5] Pandey G., Rao K, R., Mohan D. Modelling vehicular interactions for heterogeneous traffic flow using cellular automata with position preference. Journal of Modern Transportation. 25 (3), 163–177 (2017).
dc.relation.references[6] Lenorzer A., Casas J., Dinesh R., Zubair M., Sharma N., Dixit V., Torday A., Brackstone M. Modelling and simulation of mixed traffic. Australasian Transport Research Forum (ATRF), Sydney, New South Wales, Australia. 37, 1–12 (2015).
dc.relation.references[7] Shiomi Y., Hanamori T., Eng M., Nobuhiro U., Shimamoto H. Modeling traffic flow dominated by motorcycles based on discrete choice approach. Proceedings of 1st LATSIS Conference (2012).
dc.relation.references[8] Chen G., Fu G., Deng M., Li L. A cell automation traffic flow model for mixed traffic. Procedia – Social and Behavioral Sciences. 96, 1412–1419 (2013).
dc.relation.references[9] Chanut S., Buisson C. Macroscopic model and its numerical solution for two-flow mixed traffic with different speeds and lengths. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board. 1852 (1), 209–219 (2003).
dc.relation.references[10] Logghe S., Immers L. H. Multi-class kinematic wave theory of traffic flow. Transportation Research Part B: Methodological. 42 (6), 523–541 (2008).
dc.relation.references[11] Wong G. C. K., Wong S. C. A multi-class traffic flow model — an extension of LWR model with heterogeneous drivers. Transportation Research Part A: Policy and Practice. 36 (9), 827–841 (2002).
dc.relation.references[12] Zhang P., Zhang R. X., Wong S., Dai S. Q. Hyperbolicity and kinematic waves of a class of multi-population partial differential equations. European Journal of Applied Mathematics. 17 (2), 171–200 (2006).
dc.relation.references[13] Ngoduy D. Multiclass first-order modelling of traffic networks using discontinuous flowdensity relationships. Transportmetrica. 6 (2), 121–141 (2010).
dc.relation.references[14] Lebacque J., Lesort J., Giorgi F. Introducing Buses Into First-Order Macroscopic Traffic Flow Models. Transportation Research Record. 1644 (1), 70–79 (1998).
dc.relation.references[15] Daganzo C. F., Knoop V. L. Traffic Flow on Pedestrianized Streets. Transportation Research Part B: Methodological. 86, 211–222 (2016).
dc.relation.references[16] Fan S., Work D. B. Heterogeneous Multiclass Traffic Flow Model With Creeping. SIAM Journal on Applied Mathematics. 72 (2), 813–835 (2015).
dc.relation.references[17] Gashaw S., Goatin P., H¨arri J. Modeling and Analysis of Mixed Flow of Cars and Powered Two Wheelers. Transportation Research Part C: Emerging Technologies. 89, 148–167 (2018).
dc.relation.references[18] Van Wageningen-Kesselsa F., van’t Hof B., Hoogendoorna S. P., van Lint H., Vuik K. Anisotropy in generic multi-class traffic flow models. Transportmetrica A: Transport Science. 451–472 (2013).
dc.relation.referencesen[1] Greenshields B. D. A Study of Highway Capacity. Highway Research Board Proceeding. 448–477 (1935).
dc.relation.referencesen[2] Wierbos M. J., Knoop V. L., H¨anseler F. S., Hoogendoorn S. P. A macroscopic flow model for mixed bicycle–car traffic. Transportmetrica A: Transport Science. 17 (3), 340–355 (2021).
dc.relation.referencesen[3] Lighthill M. J., Whitham G. B. On kinematic waves II. A theory of traffic flow on long crowded roads. Proceedings of the Royal Society of London Series A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. 229, 317–345 (1955).
dc.relation.referencesen[4] Richards P. I. Shock Waves on the Highway. Operations Research. 4 (1), 42–51 (1956).
dc.relation.referencesen[5] Pandey G., Rao K, R., Mohan D. Modelling vehicular interactions for heterogeneous traffic flow using cellular automata with position preference. Journal of Modern Transportation. 25 (3), 163–177 (2017).
dc.relation.referencesen[6] Lenorzer A., Casas J., Dinesh R., Zubair M., Sharma N., Dixit V., Torday A., Brackstone M. Modelling and simulation of mixed traffic. Australasian Transport Research Forum (ATRF), Sydney, New South Wales, Australia. 37, 1–12 (2015).
dc.relation.referencesen[7] Shiomi Y., Hanamori T., Eng M., Nobuhiro U., Shimamoto H. Modeling traffic flow dominated by motorcycles based on discrete choice approach. Proceedings of 1st LATSIS Conference (2012).
dc.relation.referencesen[8] Chen G., Fu G., Deng M., Li L. A cell automation traffic flow model for mixed traffic. Procedia – Social and Behavioral Sciences. 96, 1412–1419 (2013).
dc.relation.referencesen[9] Chanut S., Buisson C. Macroscopic model and its numerical solution for two-flow mixed traffic with different speeds and lengths. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board. 1852 (1), 209–219 (2003).
dc.relation.referencesen[10] Logghe S., Immers L. H. Multi-class kinematic wave theory of traffic flow. Transportation Research Part B: Methodological. 42 (6), 523–541 (2008).
dc.relation.referencesen[11] Wong G. C. K., Wong S. C. A multi-class traffic flow model - an extension of LWR model with heterogeneous drivers. Transportation Research Part A: Policy and Practice. 36 (9), 827–841 (2002).
dc.relation.referencesen[12] Zhang P., Zhang R. X., Wong S., Dai S. Q. Hyperbolicity and kinematic waves of a class of multi-population partial differential equations. European Journal of Applied Mathematics. 17 (2), 171–200 (2006).
dc.relation.referencesen[13] Ngoduy D. Multiclass first-order modelling of traffic networks using discontinuous flowdensity relationships. Transportmetrica. 6 (2), 121–141 (2010).
dc.relation.referencesen[14] Lebacque J., Lesort J., Giorgi F. Introducing Buses Into First-Order Macroscopic Traffic Flow Models. Transportation Research Record. 1644 (1), 70–79 (1998).
dc.relation.referencesen[15] Daganzo C. F., Knoop V. L. Traffic Flow on Pedestrianized Streets. Transportation Research Part B: Methodological. 86, 211–222 (2016).
dc.relation.referencesen[16] Fan S., Work D. B. Heterogeneous Multiclass Traffic Flow Model With Creeping. SIAM Journal on Applied Mathematics. 72 (2), 813–835 (2015).
dc.relation.referencesen[17] Gashaw S., Goatin P., H¨arri J. Modeling and Analysis of Mixed Flow of Cars and Powered Two Wheelers. Transportation Research Part C: Emerging Technologies. 89, 148–167 (2018).
dc.relation.referencesen[18] Van Wageningen-Kesselsa F., van’t Hof B., Hoogendoorna S. P., van Lint H., Vuik K. Anisotropy in generic multi-class traffic flow models. Transportmetrica A: Transport Science. 451–472 (2013).
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2022
dc.subjectзмішаний дорожній рух
dc.subjectмодель дорожнього руху LWR
dc.subjectчисло Пекле
dc.subjectумова CFL
dc.subjectmixed-traffic
dc.subjectLWR traffic model
dc.subjectP´eclet number
dc.subjectCFL condition
dc.titleMathematical modeling of mixed-traffic in urban areas
dc.title.alternativeМатематичне моделювання змішаного руху в містах
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Loading...
Thumbnail Image
Name:
2022v9n2_Pradhan_R_K-Mathematical_modeling_226-240.pdf
Size:
1.89 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Loading...
Thumbnail Image
Name:
2022v9n2_Pradhan_R_K-Mathematical_modeling_226-240__COVER.png
Size:
456.95 KB
Format:
Portable Network Graphics

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.83 KB
Format:
Plain Text
Description: