QUANTITATIVE APPROACH TO DETERMINE PEDESTRIAN DELAY AND LEVEL OF SERVICE AT SIGNALIZED INTERSECTION
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Level of Service is a widely adopted terminology to determine the efficiency of any transport system. From the literature it was studied that the multiple linear regression models established by many researchers to determine PLoS evolved with addition or removal of one or more physical parameters or with respect to the perception of users from different locations. At an intersection, there is little or no established methodology developed so far to determine a quantitative approach for PLoS similar to Vehicular Level of Service (VLoS). It was also pointed out that under heterogeneous traffic conditions, pedestrians are most vulnerable at intersections and they share the same space with motorized vehicles for crossing movements. Methodology: Thus, this study was built on the hypothesis that pedestrian delay of a signalized intersection is quantitatively dependent on pedestrian volume, vehicular volume and cycle time. Two signalized intersections operating as fully actuated and fixed cycle time were considered for study for period of four hours each, covering two hours of morning peak and off-peak hour traffic data. Main Findings: Using various statistical techniques, an empirical model was developed between the pedestrian delay and independent variables namely cycle time, pedestrian volume and vehicular volume. PLoS range was also determined through k-means clustering technique. Implications: The empirical model developed was validated and the application of this research was also explained. Novelty: The study is a new quantitative approach to determine PLoS and was limited to two intersections. Increase in the data may improve the accuracy of the model.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».