Vehicular Safety and Operations Assessment of Reserved Lanes using Microscopic Simulation
Notice bibliographique
Résumé
Evaluation of roadway safety via the analysis of vehicular conflicts using microscopic simulation shows increasing preference among transportation professionals, mostly due to significant advances in computational technology that allows for better efficiency when compared with other traffic safety modeling approaches. In addition, since modeling vehicular interactions via simulation is intrinsic to the methodology, one may assess various impacts of safety treatments without disrupting vehicle movements and before proceeding with real-world implementations. VISSIM, a microscopic traffic simulation model, is used in this thesis to reproduce vehicular interactions of an urban High Occupancy Vehicle (HOV) arterial in Québec. The model is calibrated to reflect the observed real-world driving behavior. Vehicle conflicts are assessed using the Surrogate Safety Assessment Model (SSAM) developed by Federal Highway Administration (FHWA). The experimental results indicate that the existing study area has a significant safety problem, mostly due to high interactions between buses and passenger cars. Alternative geometric and control designs are evaluated to ameliorate traffic safety. It is shown that the proposed alternative solutions can be used to either efficiently eliminate many vehicular traffic conflicts, or to significantly reduce public transit delay while ameliorating traffic safety. It is expected that this methodology can be successfully applied to other similar reserved lanes facilities.
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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 | 0,001 | 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 ».