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Enregistrement W2299197569

Analyzing the behavior of cyclists at intersections to improve behavior variability within micro-simulation traffic models

2015· dissertation· en· W2299197569 sur OpenAlexaboutno aff
M Hainen Alexander

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic control and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceTravel behaviorTransport engineeringTraffic simulationMicrosimulationSimulationEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this thesis can be separated into two components: \nComponent 1: \n\tThe purpose of this component was to update the input parameters for cyclists for application in mixed-traffic micro simulation models. This component used GPS data from cyclists to develop distributions of desired speed under variable road and facility conditions. Desired speed distributions as a function of road grade and the effect that road surface and facility type have on desired speed were analyzed. The findings suggest that facility type (multi-use trail, bike lane, and no bike lane) had no significant effect on the desired speed of the cyclists in the study. A distribution of the desired speed of cyclists was developed and can be applied to improve variability within micro-simulation traffic models. \nComponent 2: \nThe purpose of this component was to observe and analyze the left turn behavior of cyclists at different types of signalized intersections in the City of Toronto with the intent of recommending what facilities are most effective at facilitating left turning movements under varying input conditions. From the observations, a database was created that includes turning behavior, approach conditions, and individual cyclist related variables for each cyclist. \nBy analyzing the behavior data base, conclusions were made regarding the effect that intersection type, facility type, and input conditions have on the rule compliance and facility compliance of the cyclists that were observed. From these conclusions, recommendations have been made that are intended to suggest some facility interventions that will result in improved rule compliance and facility compliance, ultimately creating a more comfortable cycling environment and one that matches that natural tendencies of cyclists in the city. \nThe measurement of rule compliance in this report is based on the simple observation of whether the cyclists, when making a left turn at the intersection, complied with the rules of the road or broke the rules of the road as defined by the Ontario Highway Traffic Act. The measurement of facility compliance is based on whether the cyclist made a left turn using the facility as the design intends them to use it. \nCyclist behaviors at five different intersection configurations were observed in the study. This sample of intersection configurations is significant as they represent most of the generic intersection types that are located throughout Toronto’s cycling network. The distribution of these behaviors for each intersection type can be considered in micro-simulation models when considering the stochastic nature of a cyclists and their decision process with regards to navigating a left turn through an intersection. \nFacilities with more left turning options proved to promote rule compliance more so than the intersections with fewer options.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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