Assessing Mobility and Safety Impacts of a Variable Speed Limit Control Strategy
Notice bibliographique
Résumé
With the recent advances in active transportation and demand management, variable speed limits (VSLs) have been identified as an active traffic management strategy for improving freeway mobility and safety. Several heuristic VSL strategies have been proposed and evaluated. This paper proposes a model predictive VSL control strategy and evaluates its safety and mobility impacts. The strategy uses second-order traffic flow models to predict the traffic state and to provide a speed for optimizing corridor operational performance. A sensitivity analysis of the VSL update frequency and the safety constraints for the VSL strategy was performed to determine the best scenario in terms of safety and mobility. A stretch of Whitemud Drive, an urban freeway corridor in Edmonton, Alberta, Canada, was selected as the study area. The proposed VSL strategy was implemented in the microsimulation platform with a special software module. A real-time collision prediction model was developed for the same study area by using a matched case-control logistic regression technique to estimate the collision probability for each scenario. The results indicated that the proposed VSL control strategy can improve safety by approximately 50% and mobility by approximately 30%. A VSL update frequency of 5 min and a maximum speed difference of 10 km/h between successive time steps yielded the best performances. This finding can be useful for field implementation of VSL control.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».