Detecting Incidents on Uninterrupted Flow Facilities: Bayesian-Monte Carlo Models
Notice bibliographique
Résumé
Incidents on freeways and other major highways during high traffic volume conditions cause capacity bottlenecks. If incidents are detected quickly and are managed promptly, traffic delay can be reduced, and secondary accidents can be avoided. There are opportunities to capture real-time data and use these in incident detection algorithms designed specifically for alerting the traffic management centre about an incident to be the likely cause of a rapid drop in speed and formation of stationary and/or moving queues. Although over the years, a number of algorithms have been developed for this purpose, further advances are needed for reducing false alarms and improve the accuracy and speed of detecting incidents.An original incident detection model based on Bayesian, Montecarlo, and reliability methods was formulated, calibrated and verified for uninterrupted flow facilities. The inputs to the model were obtained from Montecarlo simulation and archived Highway 401 (Greater Toronto Area) incident and detector-based traffic flow data. The detectors served as a proxy for road-side units (RSU) of a future connected infrastructure-vehicle system.The incident detection model is built into an algorithm with the capability to identify patterns of traffic flow caused by incidents under high traffic volume conditions. The model and algorithm are designed to work with data obtainable from highway sensors/detectors and RSU. With minor changes to the code, data from probe vehicles and crowd-sources can be used as well.The algorithm includes a number of criteria that narrow the choice of likely causes of the rapid drop in speed both spatially and temporally. The results achieved suggest high success rate in minimizing false alarms and improving detection rate under applicable traffic conditions.A Matlab-based test bed was developed for testing models, and simulated incidents were used for conducting additional tests on the predictive capability of the algorithm/model. The results are in line with those obtained from archived actual incident data.It is expected that the use of the algorithm and its constituent model will contribute to reduced delay, and improved safety (e.g. reduction of secondary collisions).
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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».