Real-Time Incident-Responsive Signal Control Strategy under Partially Connected Vehicle Environment
Notice bibliographique
Résumé
The performance of the traffic system can drastically drop when nonrecurrent congestion caused by incidents occurs. Early detection and clearing of traffic incidents will enable the mitigation of the congestion and early restoration of normal traffic conditions. The research in this paper utilized the vehicle information from the recent technological advancement in transportation systems, connected vehicles (CV), and loop-detector information for nonconnected vehicles (NCVs) and developed a novel algorithm to (1) control traffic signals for normal traffic conditions in the absence of incidents, (2) detect traffic incidents using CV/NCV information, and (3) control traffic signals during the occurrence and dissipation of incidents. All the 3 strategies were integrated into one algorithm, which runs as per the real-time traffic conditions, in the presence or absence of incidents. Space-mean speeds of the vehicles on nonincident lanes and throughput maximization criteria were taken as the indicators for the activation of specific signal timings directed at the incident-affected approach. Diverse incident scenarios were tested on a four-legged isolated intersection using the VISSIM simulation tool. Incident detection results showed a higher detection rate and lower mean detection time at higher CV penetration and higher traffic volumes, and at the incident locations nearer to the stop-line. The proposed incident-responsive signal control strategy at 40% and higher CV penetration showed better performance over EPICS adaptive signal control solution, in reducing average travel time delay and the average number of stops per vehicle.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».