Planning Capacity Improvements in the Chicago – Milwaukee – Madison Rail Corridor Using the Rail Traffic Controller (RTC) Rail Operations Simulation Model
Notice bibliographique
Résumé
The Wisconsin Department of Transportation (WisDOT) contracted HNTB Corporation (HNTB) to utilize the Rail Traffic Controller™ (RTC™) computer simulation software developed by Berkeley Simulation Software to analyze the rail capacity requirements for high speed (110 mph maximum) Chicago to Milwaukee to Madison passenger rail service. The purpose of this study was to determine whether sufficient capacity exists in the corridor to accommodate the projected growth in intercity passenger rail service as well as growth in freight and commuter rail service. Where capacity constraints were identified, the model was also used to evaluate the benefits of proposed infrastructure improvements. HNTB and WisDOT worked with Illinois DOT, the Canadian Pacific Railway, Metra and Amtrak to identify and test rail improvements that will provide sufficient capacity for projected future high speed, commuter and freight rail services in the corridor. The modeling results are shown through string lines and tables comparing the impacts of each case on the performance of each type of train. Metrics used include: • Average speeds. • Delay minutes per 100 miles. • On Time Performance (for passenger trains). RTC is a very useful tool for the simulation of current and proposed rail operations. It has helped identify bottlenecks and analyze the effectiveness of proposed improvements. The model results from this study are a critical component in WisDOT’s negotiations with CP over the extent and location of capacity improvements for high speed operations. The RTC model output also supported WisDOT’s application for federal stimulus funding for the corridor improvements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».