A Comparative Study on Drivers’ Stop/Go Behavior at Signalized Intersections Based on Decision Tree Classification Model
Notice bibliographique
Résumé
The stop/go decisions at signalized intersections are closely related to driving speed during signal change intervals. The speed during stop/go decision-making has a significant influence on the dilemma area, resulting in changes of stop/go decisions and high complexity of the decision-making process. Considering that traffic delays and vehicle exhaust pollution are mainly caused by queuing at intersections, the stop-line passing speed during the signal change interval will affect both vehicle operation safety and the atmospheric environment. This paper presents a comparative study on drivers’ stop/go behaviors when facing a transition signal period consisting of 3 s green flashing light (FG) and 3 s yellow light (Y) at rural high-speed intersections and urban intersections. For this study, 1,459 high-quality vehicle trajectories of five intersections in Shanghai during the transition signal period were collected. Of these five intersections, three are high-speed intersections with a speed limit of 80 km/h, and the other two are urban intersections with a speed limit of 50 km/h. Trajectory data of these vehicle samples were statistically analyzed to investigate the general characteristics of potential influencing factors, including the instantaneous speed and the distance to the intersection at the start of FG, the vehicle type, and so on. Decision Tree Classification (DTC) models are developed to reveal the relationship between the drivers’ stop/go decisions and these possible influencing factors. The results indicate that the instantaneous speed of FG onset, the distance to the intersection at the start of FG, and the vehicle type are the most important predictors for both types of intersections. Besides, a DTC model can offer a simple way of modeling drivers’ stopping decision behavior and produce good results for urban intersections.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».