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Enregistrement W4210707245 · doi:10.1061/ajrua6.0001227

Proposed Empirical Approach to Measuring Traffic String Stability

2022· article· en· W4210707245 sur OpenAlex
Narayana Raju, Shubham N. Patil, Shriniwas Arkatkar, Said M. Easa

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueASCE-ASME Journal of Risk and Uncertainty in Engineering Systems Part A Civil Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic control and management
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésString (physics)Stability (learning theory)Traffic flow (computer networking)Measure (data warehouse)Computer scienceFlow (mathematics)MathematicsSimulationControl theory (sociology)GeometryData miningArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study originated with the intent of qualifying traffic string stability from empirical observations. A new responsiveness angle measure was developed to assess driver instincts under vehicle-following conditions. In this measure, the degree of the follower vehicle’s attention towards its leader vehicle’s actions is quantified. In understanding string stability in the traffic stream and assessing the propagation of disturbances, the newly conceptualized measure was used along with a discrete Fourier transform to measure the frequencies associated with responsiveness angle sequences. In this transform, a higher frequency of the angle depicts unstable conditions and vice versa. In assessing string stability from the empirical observations, vehicular trajectory data were developed from three study sections. Two study sections tended to have homogeneous lane-wise traffic, whereas the third section had mixed (heterogeneous) traffic. The results of the string stability analysis over the study sections showed that string stability varied with the change in traffic flow conditions, road geometries, and traffic flow type. In the case of free-flow conditions, the traffic streams were found to be stable with marginal disturbances in the responsiveness angle. From the analysis, it was observed that, in the case of study Section 3, around 26 instances of the stream were extremely unstable conditions (frequency equal to 10). For study Sections 1 and 2, the traffic stream was unsteady for 4 and 13 instances, respectively. However, as the traffic flow level rose, string stability deteriorated. This study demonstrated a novel approach to analyzing string stability based on actual traffic conditions that can be implemented in real time for traffic stream monitoring.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,181 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle