Advanced Transition Preemption Strategy for Signalized Intersections near Highway-Rail Grade Crossings with Dual Tracks
Notice bibliographique
Résumé
The current preemption method for traffic signals at intersections located near highway-rail grade crossings (IHRGC) is known as the standard preemption (SP). The SP strategy is designed to give priority to the phases which clear vehicles off the railroad tracks as quickly as possible before a train arrives at HRGCs and provides the drivers and pedestrians with a minimum warning time (MWT). However, the SP considers neither pedestrian safety nor system efficiency at IHRGCs. As a result, this may lead to safety and delay problems at IHRGCs. To solve the problems, a state-of-the-art transition preemption strategy (TPS) algorithm, named TPS_DT, is developed in this paper. The new TPS algorithm is designed for corridors with multiple HGRCs that have dual tracks. An urban highway corridor with multiple HRGCs in Lincoln, NE, was selected as the study corridor. A calibrated VISSIM model of the study corridor was used to test the safety and efficiency of the proposed algorithm. The algorithm was coded in VAP, which is an add-on module of VISSIM. A roadway-railway corridor with multiple IHRGC and dual rail tracks in Lincoln, NE, was used as the testbed. The Measurements of Effectiveness (MOEs) used for evaluation include the rate of pedestrian phase cutoffs, intersection vehicle delay, and corridor vehicle delay. It was found that TPS_DT can significantly improve pedestrian safety and reduce vehicle delay at IHRGCs. Furthermore, the effects of train arrival prediction errors on safety and efficiency of the IHRGCs are also analyzed in the paper.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».