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Enregistrement W1803546102 · doi:10.1002/atr.1265

Exploring suitable traffic conditions for intermittent bus lanes

2014· article· en· W1803546102 sur OpenAlexvenueno aff
Feng Qiu, Wenquan Li, Jian Zhang, Xuechi Zhang, Qiufeng Xie

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic control and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésTraffic flow (computer networking)Transport engineeringLevel of serviceRange (aeronautics)Computer scienceCellular automatonSimulationEngineeringComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary As one of the most promising bus priority techniques, the innovative intermittent bus lane (IBL) strategy has drawn more attention in the past few years. In this paper, some improvements on the operation of the IBL strategy are proposed, and two cellular automaton models for a roadway section with two lanes, one with no bus priority and the other with an intermittent bus lane, are built to study the characteristics of urban traffic flow. Computer simulations and analytical models are developed to conduct quantitative research on the influence of IBL on the traffic density distribution, traffic velocity, and traffic capacity of the roadway section. By comparing the average paces in the two cases, this paper proposes a methodology to determine suitable traffic conditions for the IBL strategy implementation. The results indicate that for the designed scenarios, the IBL strategy is effective only when the traffic density is in the range of 25 to 74 pcu/km, which suggests that level of service C is the inflection point for implementing the IBL strategy. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,879
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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