Simulation-Based Framework for Estimating Crash Modification Factors (CMFs): A Case Study for ITS Countermeasures
Notice bibliographique
Résumé
The efficient movement of users and goods is the primary purpose of the surface transportation system. Roadway traffic crashes have devastating impacts on quality of life of the users as well as health of the system. While researchers are utilizing advanced computing and communication tools to reduce number of crashes on the roadways, there is still an absence of appropriate method to evaluate the safety performances of these advanced technologies in the planning stage. Development of crash modification factors (CMFs) is a standard method to evaluate the safety effect of proposed countermeasures. Though, the current practices of developing CMFs are not efficient and cost-effective in case of addressing impacts of Intelligent Transportation System (ITS) countermeasures. This study demonstrated a proof of concept of simulation-based framework for determining CMFs for ITS countermeasures. The proposed framework includes the application of traffic microsimulation model and Surrogate Safety Assessment Model (SSAM) developed by Federal Highway Administration (FHWA). The integration of these two models is suggested to estimate CMFs efficiently. However, the calibration of traffic microsimulation model and SSAM model is essential to portrait the real-world scenarios. A case study for estimating CMFs of ITS countermeasures was conducted to validate the proposed simulation-based approach. Four ITS countermeasures were considered: ramp metering, variable speed limit, junction control, and dynamic lane assignment. They were coded in traffic microsimulation environment and vehicle trajectory files were generated to import into SSAM model. After analyzing these trajectory files in SSAM tool, it was found that all proposed ITS countermeasures, except variable speed limit assignment, could reduce the number of crashes at crash prone locations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».