Estimating Macroscopic Volume Delay Functions with the Traffic Density Derived from Measured Speeds and Flows
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a new method to estimate the macroscopic volume delay function (VDF) from the point speed-flow measures. Contrary to typical VDF estimation methods it allows estimating speeds also for hypercritical traffic conditions, when both speeds and flow drop due to congestion (high density of traffic flow). We employ the well-known hydrodynamic relation of fundamental diagram to derive the so-called quasi-density from measured time-mean speeds and flows. This allows formulating the VDF estimation problem with a speed being monotonically decreasing function of quasi-density with a shape resembling the typical VDF like BPR. This way we can use the actually observed speeds and propose the macroscopic VDF realistically reproducing actual speeds also for hypercritical conditions. The proposed method is illustrated with half-year measurements from the induction loop system in city of Warsaw, which measured traffic flows and instantaneous speeds of over 5 million vehicles. Although the proposed method does not overcome the fundamental limitations of static macroscopic traffic models, which cannot represent dynamic traffic phenomena like queue, spillback, wave propagation, capacity drop, and so forth, we managed to improve the VDF goodness-of-fit from<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mml:mrow><mml:msup><mml:mrow><mml:mi>R</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mn fontstyle="italic">2</mml:mn></mml:mrow></mml:msup></mml:mrow></mml:math>of 27% to 72% most importantly also for hypercritical conditions. Thanks to this traffic congestion in macroscopic traffic models can be reproduced more realistically in line with empirical observations.
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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 ».