Identifying Parameters for Microsimulation Modeling of Traffic in Inclement Weather
Notice bibliographique
Résumé
There is often a desire to use microsimulation models to evaluate road improvements or new traffic management strategies under different weather conditions. However, conventional simulation models do not provide the ability to directly specify weather conditions as an input. Instead, it is necessary to determine ( a) the impact that a specific weather condition has on traffic operations, quantified in terms of the traffic stream parameters (i.e., free speed, speed at capacity, capacity, and jam density); and ( b) appropriate values for the microsimulation model input parameters to generate a simulated traffic stream that has the desired characteristics. This paper addresses this second challenge for the Vissim microsimulation model. On the basis of existing literature, an initial list of 21 input parameters was identified. A sensitivity analysis was performed, and nine key input parameters were selected. A set of simulation runs was conducted; these runs used various combinations of values for the nine input parameters. A neural network model was calibrated and validated with these data. The model requires, as inputs, the free speed, the speed at capacity, the capacity, and the jam density of the traffic stream. The model provides as outputs the values for the nine Vissim input parameters. These values, combined with the default values for the remaining parameters, provide a traffic stream with the desired characteristics. The neural network model has been coded into a software tool, which is available online.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».