Microscopic modeling of large‐scale pedestrian–vehicle conflicts in the city of Madinah, Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY This paper presents a micro‐simulation modeling framework for evaluating pedestrian–vehicle conflicts in crowded crossing areas. The framework adopts a simulation approach that models vehicles and pedestrians at the microscopic level while satisfying two sets of constraints: (1) flow constraints and (2) non‐collision constraints. Pedestrians move across two‐directional cells as opposed to one‐dimensional lanes as in the case of vehicles; therefore, extra caution is considered when modeling the shared space between vehicles and pedestrians. The framework is used to assess large‐scale pedestrian–vehicle conflicts in a highly congested ring road in the City of Madinah that carries 20 000 vehicles/hour and crossed by 140 000 pedestrians/hour after a major congregational prayer. The quantitative and visual results of the simulation exhibits serious conflicts between pedestrians and vehicles, resulting in considerable delays for pedestrians crossing the road (9 minutes average delay) and slow traffic conditions (average speed <10 km/hour). The model is then used to evaluate the following three mitigating strategies: (1) pedestrian‐only phase; (2) grade separation; and (3) pedestrian mall. A matrix of operational measures of effectiveness for network‐wide performance (e.g., average travel time, average speed) and for pedestrian‐specific performance (e.g., mean speed, mean density, mean delay, mean moving time) is used to assess the effectiveness of the proposed strategies. Copyright © 2012 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».