Performance of Advance Warning for End of Green System for High-Speed Signalized Intersections
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A major difficulty with traffic signal operation on high-speed approaches is the dilemma faced by approaching motorists when the downstream signal turns yellow. Should the motorists stop or proceed through the intersection? Crashes that may occur at these intersections result in excessive property damage and personal injury because of the high speeds involved. The Texas Transportation Institute has developed a new system named the Advance Warning for End of Green System (AWEGS) for application at high-speed signalized intersections. Typically, dilemma zone detection strategy is based on a certain approach speed (typically the 85th percentile). AWEGS provides protection for the majority of motorists who are not covered by the dilemma zone treatment. AWEGS provides advance warning to motorists by using signs mounted on the roadside. These signs (Be Prepared To Stop When Flashing) would flash a beacon about 5 to 6 s before the onset of the yellow signal for high-speed approaches. Similar systems have been implemented in Canada and in a few U.S. states that use the trailing-green approach, which results in loss of dilemma zone protection every cycle. AWEGS, however, is almost completely independent of the traffic signal controller, and hence the signal controller would continue to provide the dilemma zone protection for which it was designed. The system was implemented at two sites in Waco and Brenham, Texas. Results of AWEGS implementation illustrated an improvement in traffic operations. AWEGS consistently enhanced the dilemma zone protection at intersections and reduced red light running by about 40%.
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.
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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle