A risk‐averse user equilibrium model for route choice problem in signal‐controlled networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper proposes a new risk‐averse user equilibrium (RAUE) model to estimate the distribution of traffic flows over road networks with taking account the effects of accident risks due to the conflicting traffic flows (left‐ and right‐turning and through traffic flows) at signalized intersections. It is assumed in the proposed model that drivers consider simultaneously both the travel time and accident risk in their route choices. The accident risk of a route is measured by the potential accident rate on that route. The RAUE conditions are formulated as an equivalent path‐based variational inequality problem which can be solved by a path‐based solution algorithm. It is shown that the traditional user equilibrium (UE) model is in fact a special case of the proposed model. A numerical example on a grid network is used to illustrate the application of the proposed model and to compare the results with the conventional UE traffic assignment. Numerical results show that the traditional UE model may underestimate the total system travel time and overestimate the system accident rate. Sensitivity tests are also carried out to assess the effects of drivers' preferences, signal control parameters (i.e., green time proportions), and various network demand levels on the route choice problem. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».