Development of a Theoretical Delay Model for Heterogeneous and Less Lane-Disciplined Traffic Conditions
Notice bibliographique
Résumé
In developing countries with limited or no availability of traffic sensors, theoretical delay models are the most commonly used tool to estimate control delay at intersections. The traffic conditions in such countries are characterised by a large mix of vehicle types and limited or no lane discipline (Heterogeneous, Less Lane-Disciplined (HLLD) traffic conditions), resulting in significantly different traffic dynamics. This research develops a queueing theory-based theoretical delay model that explicitly incorporates HLLD traffic conditions’ characteristic features like lack of lane discipline, violation of the First-In-First-Out rule, and a large mix of vehicle types. A new saturation flow-based Passenger Car Equivalent (PCE) estimation methodology to address heterogeneity and a virtual lane estimation approach to address lack of lane-discipline are proposed. The developed model shows 64% lesser error in average control delay estimation compared to the in-practice delay estimation models under HLLD traffic conditions. The developed model is used for signal optimisation under HLLD traffic conditions and reductions of up to 24% in control delay in comparison to the in-practice signal timing approach are observed. The study also highlights the significance of knowing the variation of delay in addition to average delay and presents a simple approach to capture the variation in delay.
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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 | 0,000 |
| 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 ».