Integrated Optimization of Tram Schedule and Signal Priority at Intersections to Minimize Person Delay
Notice bibliographique
Résumé
Modern trams, as a rapidly developed high-volume transport model, have strict requirements on schedule, because the delay will reduce the attractiveness of public transportation to passengers. To improve punctuality and reliability, Transit Signal Priority (TSP) has been employed at intersections, which can extend or insert green phase to trams. However, extending or inserting the green phase for every tram might lead to heavy delays to crossing vehicles. To address this problem, this study developed an integrated optimization model on tram schedule and signal priority which can balance the delay between trams and other vehicles to minimize person delay. Three conditional strategies named early green, green extension, and phase insertion are proposed for the signal priority. Simultaneously, arrival time, departure time of trams at stations, and stop line are optimized as well. The proposed model is tested with a numerical case and a real-world case at Ningbo tramline in China. The results indicate that the integrated optimization can reduce the average delay of all passengers on trams and other vehicles, compared to timetable optimization only and TSP only. It is also found that the proposed model is able to adapt to the fluctuation in the ratio of tram passenger to auto vehicle user, compared with only minimizing tram passenger delay or auto vehicle user delay.
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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 | 0,001 |
| 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 ».