Resilience of Urban Road Network to Malignant Traffic Accidents
Notice bibliographique
Résumé
Malignant traffic accidents are typical devastating events suffered by the urban road network. They cause severe functional loss when loading on the urban road network is high, exerting a significant impact on the operation of the city. The resilience of a road network refers to its ability to maintain a certain level of capacity and service when disturbed by external factors and to recover after a disturbance event, which is a crucial factor in the construction of transportation infrastructure systems. A comprehensive understanding of the adverse effects of malignant traffic accidents on the urban road network is imperative, and resilience is a concept employed to systematically explain this. This study investigates the impact of malignant traffic accidents on the resilience of the urban road network. A simulation is carried out focusing on an ideal urban road network, describing the temporal and spatial distribution of the average speed of road sections in the network. Inspired by the simulation experiment results, the ideal resilience curve is summarized, and the theory of resilience concept portrayal is innovatively developed into “6R” (redundancy, reduction, robustness, recovery, reinforcement, and rapidity). Combining the topological and “6R” resilience attributes of the urban road network, the urban road network resilience evaluation system is constructed, which yields an all-round and full-process evaluation for the urban road network with malignant traffic accidents. Results show that under malignant traffic accidents, the resilience of high-class surface roads, such as primary roads, is the poorest, suggesting that more attention and resources must be devoted to high-class surface roads. This study on the urban road network deepens the understanding and portrayal of its resilience and proposes an evaluation method to analyze its performance under disruption events.
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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 | 0,001 |
| 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 ».