A Group-Based Signal Timing Optimization Model Considering Safety for Signalized Intersections with Mixed Traffic Flows
Notice bibliographique
Résumé
The conventional stage-based signal control approach with uniform phase structure has been dominantly applied at signalized intersections in China. However, this approach cannot efficiently handle mixed traffic flows with unbalanced volumes. Moreover, this signal control approach has resulted in many safety issues, such as traffic conflicts (a) between the right-turning motorized vehicles and the straight-through bicycles and (b) at the change of phases due to bicycles’ clearance failure. Hence, the objective of this paper is to propose a group-based signal optimization model that considers both safety and delay for the intersections with mixed traffic flows. In the proposed model, safety was evaluated based on the traffic conflicts during the inter-green period and was incorporated into the signal timing procedure. A probabilistic approach was developed to estimate the probability of occurrence of conflicts, with a novel safety indicator combining postencroachment time and kinetic energy for measuring conflict severity. The average delay per person, according to the Highway Capacity Manual 2010 method, was adopted in this paper. Then, the multiobjective optimization issue was formulated as a nonlinear program and solved by a Nondominated Sorting Genetic Algorithm. A numerical study was performed to demonstrate the applicability and performance of the proposed model. Results indicated that the proposed model can provide an effective tool for researchers and practitioners to simultaneously optimize traffic safety and efficiency in signal planning. It may also overcome the disadvantages of most of the conventional models, which are incapable of quantifying safety in the optimization process.
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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 ».