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Analytical study of self-similar type traffic data-queuing techniques

机译:自相似型交通数据排队技术的分析研究

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摘要

This paper proposes self-similarity nature of the data; and how it plays a crucial role in queuing system in the field of congestion traffic. The proposal summarizes that arrival pattern of vehicles on Highways is self-similar in nature. Also illustrate the results in terms of Length of the Queue, delay behavior, waiting time, Traffic Intensity etc., using Queuing models. For this we provided the data from V.R Technique Consultant Pvt. Ltd, India, Using M/M/1 queuing model and an empirical with Hurst index terms mean queue length has been computed against traffic intensity. Results of the study reveal that mean queue length increases as ρ and Hincrease. This kind of research is to forecast the performance analysis and chronic improvement of toll plazas.
机译:本文提出了数据的自我相似性; 以及它在拥塞流量领域的排队系统中发挥着至关重要的作用。 该提案总结了高速公路车辆的到货模式本质上是自我相似的。 还使用排队模型来说明队列长度,延迟行为,等待时间,流量强度等的结果。 为此,我们提供了V.R技术顾问PVT的数据。 LTD,印度,使用M / M / 1排队模型和赫斯特指数术语的经验,均值队列长度已计算出流量强度。 研究结果表明,平均队列长度随着ρ和时间增加而增加。 这种研究是预测Toll Plazas的绩效分析和慢性改善。

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