Two Stop-Line Method for Modern T-Shape Roundabout: Evaluation of Capacity and Optimal Signal Cycle
Notice bibliographique
Résumé
Uncoordinated traffic flows at the traditional roundabouts, especially with a small circumference and fewer lanes, are often heavily affected by congestion, which escalates fuel consumption, CO2 emissions, idling, and travel delay. An intriguing way to mitigate such uncoordinated flows at junctions would be facilitated through optimal traffic signalization. For this purpose, this paper presents a novel holistic Three-Leg Signalized Roundabout (TLSR) model based on two signalized stop lines (2SL). The first stop line is placed at each entry curve of a roundabout with effectual lane markings as usual. Hereafter, the second stop line is set exclusively in the circulatory roadway to improve left-turning mobility with an additional “short-lane model” to deal with heavy traffic, following specific patterns for smooth vehicle merging. The capacity and optimal signal cycle relationships are derived to evaluate the performance of the proposed TLSR-2SL, considering the internal space constraints of the roundabout. Under the various scenarios, the parameters’ sensitivity tests demonstrate that signal cycle and central radius play a significant role in enhancing the roundabout’s operational performance. From the executed simulation, the proposed framework improves the traffic flow by 15% and controls the relative error within 10% compared to benchmark methods.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».