Observations and Analysis of Multistep-Approach Lane Changes at Expressway Merge Bottlenecks in Shanghai, China
Notice bibliographique
Résumé
One major cause of accidents at signalized intersections is vehicles running the red light. To discourage red light running, many authorities have installed red light cameras. From numerous field observations at two expressway merge bottlenecks, this paper identifies and studies a peculiar type of lane change, referred to as the multistep-approach lane change (MALC). The characteristics and detailed maneuvers of the MALC are first described and compared with three traditional types of lane changes (normal, cooperative, and forced). Next, descriptive parameters, such as the lane-changing duration and velocity and the number of affected vehicles, are investigated and analyzed during the transline ride (TLR) period. The parameters are taken from 132 sets of vehicle trajectory data collected at two merge bottlenecks in Shanghai, China. Significant differences are found between the MALC and traditional lane changes: the MALC takes longer to complete (10 s on average), involves lower lane-changing velocity (15 km/h on average during the TLR period), and affects more vehicles (six vehicles on average). As such, the MALC poses more disruptive influences on the traffic flow and could explain the occurrences of rapid drops in capacity at expressway merge bottlenecks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».