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Rapidly Varying Flow

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Uniform Depth Channel Flow: Problem Solving

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To calculate the flow rate for a trapezoidal channel, first, identify the bottom width, side slope, and flow depth of the channel. The cross-sectional area (A) corresponding to the depth of flow (y), channel bottom width (B), and side slope (θ) is determined by:Next, calculate the wetted perimeter, which includes the bottom width and the sloped side lengths in contact with the water. Using the values of the cross-sectional area and the wetted perimeter, determine the hydraulic radius by...
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A Gran plot is used to predict the equivalence volume or endpoint of a potentiometric or acid-base titration without reaching the endpoint. Typically, titration data is collected as a function of the titrant's volume up to a point less than the equivalence volume and then transformed into a linear format. The straight line is extended to the x-axis, indicating the necessary titrant volume to achieve the equivalence point.
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A time-series graph is a line graph with repeated measurements taken at successive intervals of time. It is also called a time series chart. To construct a time-series graph, one must look at both pieces of a paired data set. The horizontal axis is used to plot the time increments, and the vertical axis is used to plot the values of the variable that one is measuring. By using the axes in this way, each point on the graph will correspond to time and a measured quantity. The points on the graph...
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Gradually varying flow (GVF) in open channels describes situations where water depth changes slowly along the channel due to factors like non-uniform bed slope, channel shape variations, or obstructions. This flow type occurs when the depth adjusts gradually to balance gravitational forces, shear forces, and energy requirements, resulting in a low rate of depth change.Characteristics of Gradually Varying FlowGVF is commonly observed in natural streams, rivers, and canals, where flow depth...
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Red convolucional de gráficos orientada a la heterogeneidad espacio-temporal para la predicción del flujo de tráfico

Xuan Li1, Muyang He1, Dong Qin2

  • 1School of Information and Software Engineering, East China Jiaotong University, Nanchang 330013, China.

Sensors (Basel, Switzerland)
|August 28, 2025
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Este estudio introduce una nueva red de convoluciones de gráficos orientada a la heterogeneidad espacial-temporal (SHGCN) para una predicción precisa del tráfico urbano. Mediante la integración de datos de calidad del aire, el modelo mejora significativamente la precisión de la predicción del flujo de tráfico.

Palabras clave:
VANET (en inglés)Datos intersectorialesred convolucional de gráficosheterogeneidad espacialpredicción del flujo de tráfico

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Área de la Ciencia:

  • Redes ad hoc para vehículos urbanos (VANET)
  • Previsión y previsión del tráfico
  • Redes convolucionales de gráficos (GCN)

Sus antecedentes:

  • Las redes ad hoc de vehículos urbanos (VANET) utilizan datos de dominio cruzado para mejorar la predicción del tráfico.
  • La heterogeneidad espacial y temporal de los datos complica la normalización y la construcción del modelo de predicción.
  • Los factores externos dinámicos introducen impactos acumulados en la predicción de los patrones de tráfico.

Objetivo del estudio:

  • Proponer una red de convoluciones de gráficos orientada a la heterogeneidad espacio-temporal (SHGCN) para abordar los desafíos en la predicción del tráfico urbano.
  • Aprovechar la heterogeneidad espacial y los factores externos como la calidad del aire para mejorar las previsiones de tráfico.
  • Investigar las características de correlación cruzada utilizando un modelo híbrido GCN-GRU.

Principales métodos:

  • Desarrollado SHGCN para analizar la heterogeneidad espacial más allá de la simple adyacencia para las correlaciones de flujo de tráfico.
  • Datos integrados de la calidad del aire como factores externos para la previsión del tráfico en las calles.
  • Se empleó un modelo híbrido de red convolucional de gráficos (GCN) y unidad recurrente con puerta (GRU) para capturar las características de correlación cruzada.

Principales resultados:

  • El modelo SHGCN demostró mejoras significativas con respecto a los modelos de referencia, con reducciones del Error Cuadrado Medio de la Raíz (RMSE) y del Error Absoluto Medio (MAE) entre el 2,91% y el 41,26%.
  • Los estudios de ablación confirmaron que la incorporación de factores de calidad del aire mejora el rendimiento de la predicción del tráfico.
  • El modelo captura efectivamente las correlaciones complejas entre los contaminantes atmosféricos, la dinámica del tráfico y la topología de la red vial.

Conclusiones:

  • El SHGCN propuesto maneja efectivamente la heterogeneidad espacio-temporal en los datos de tráfico urbano.
  • La integración de datos sobre la calidad del aire mejora la precisión y la solidez de los modelos de predicción del tráfico.
  • El enfoque SHGCN ofrece un método validado para comprender las relaciones intrincadas dentro de los sistemas de transporte urbano.