Modelo para avaliação do desempenho da segurança viária através da simulação microscópica
Notice bibliographique
Résumé
Resumo: O uso da microssimulação em estudos de segurança viária tem sido investigado mais frequentemente nas últimas duas décadas.Em tese, essa ferramenta pode atuar como plataforma para o desenvolvimento de uma abordagem mais mecanística dos eventos que precedem a ocorrência de acidentes de trânsito. Este artigo apresenta um modelo para avaliação do desempenho da segurança viária através da microssimulação. O modelo utiliza o aplicativo VISSIM© versão 4.3 como plataforma de simulação e estima interações longitudinais e transversais entre veículos ao longo do tempo, a partir do índice de potencial para acidentes (CPI). A utilidade do modelo proposto foi ilustrada através de sua aplicação em interseções isoladas semaforizadas ou não. Os resultados indicam que a introdução do semáforo aumentou a frequência e severidade das interações longitudinais e, reduziu o número de veículos interagindo transversalmente. Estes resultados confirmam o potencial considerável para o uso da microssimulação em estudos de segurança viária.Abstract: The use of microsimulation in safety studies has been more frequently investigated over the last two decades. In theory, this tool can serve as platform for the development of a more mechanistic approach regarding the events preceding a crash. This paper presents a model for assessing the road safety performance using microsimulation. The model applies the software VISSIM© 4.3 as simulation platform and estimates rear-end and angled interactions for different vehicle over time via the crash potential index (CPI). The usefulness of the proposed model has been illustrated throughout its application to signalized and unsignalized isolated intersections. The results indicate that the signalization increased both frequency and severity for rear-end interactions, decreasing, on the other hand, the number of angled interactions. These results also confirm the potential for using microscopic simulation in road safety studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».