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Enregistrement W2008025505 · doi:10.3141/2265-27

Comparison of Macroscopic and Microscopic Simulation Models in Modern Roundabout Analysis

2011· article· en· W2008025505 sur OpenAlexaffabout
Derek Yin, Tony Z. Qiu

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic control and management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisSimRoundaboutQueueTraffic simulationTraffic flow (computer networking)Intersection (aeronautics)Simulation softwareSoftwareQueueing theorySensitivity (control systems)SimulationTransport engineeringMicrosimulationComputer scienceEngineeringStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modern roundabouts are more and more widely used at both urban and rural intersections in North America. The results of traffic operations analysis at roundabouts often depend on the software used and parameters adopted. For an evaluation of types of traffic analysis tools on roundabout operations, a macroscopic traffic analysis software (SIDRA) and a microscopic simulation package (VISSIM) were used to analyze a two-lane roundabout at the intersection of two rural arterial highways in Alberta, Canada. A full range of traffic flow rates and left-turn proportions was loaded to the roundabout to compare the two traffic analysis tools and to evaluate the effects of different factors on the roundabout performance. Average control delay and 95% queue length were used as measures of effectiveness. Factors such as total traffic flow rate and left-turn vehicle proportion in each approach were analyzed to evaluate the sensitivity of the roundabout performance at different factor levels. The results showed that there was no significant difference for the delays predicted by VISSIM simulation and SIDRA at medium-to-high traffic flow rates and at all left-turn proportion levels. The 95% queue length predicted by VISSIM was longer than those predicted by SIDRA. Good correlation existed between predicted delays and 95% queue length from the two types of software. Both types of software needed parameter calibration for local traffic conditions. Roundabout capacity could also be estimated from a delay curve obtained from the method presented in this study.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil0,955

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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