Upstream Signalized Crossover Intersection: Optimization and Performance Issues
Notice bibliographique
Résumé
Left turns have a significant impact on the operation and performance of signalized intersections. Therefore, researchers have investigated alternative measures to improve the performance of intersections with heavy left-turn movements, some of which have been unconventional schemes. One of these schemes is the upstream signalized crossover (USC), a four-legged intersection designed to eliminate left-turn-opposing conflicts by crossing the left and through traffic to the left side of the road at all four approaches prior to the intersection. Crisscrossing action is achieved through the use of a secondary two-phase signal at each crossover point. This research investigated signal optimization strategies for USC intersections and identified important operation issues. The VISSIM microsimulation program was used to model and analyze the unconventional USC intersection and, for comparison, a conventional intersection. The analysis revealed that, for relatively balanced volumes, a USC intersection can significantly reduce average vehicle delays, particularly when the volumes entering the intersection are relatively high. More important, the capacity of the USC intersection was found to be approximately 50% greater than that of a conventional intersection with similar geometry under balanced traffic volumes. For highly unbalanced volumes, particularly when the intersection volumes were relatively low, a conventional intersection outperformed the USC intersection. Overall, the USC intersection showed considerable potential for situations in which one or more of the following conditions exist: (a) intersection volumes are balanced and near or over the capacity of a conventional intersection, (b) traffic volumes are somewhat unbalanced, but the overall entering volumes are too high to be accommodated with a conventional intersection, or (c) the intersection has heavy left-turn volumes that cause excessive delays.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».