Effects of Implementing Night Operation Signal Coordination on Arterials
Notice bibliographique
Résumé
Traffic signal coordination, which connects a series of signals along an arterial by various coordination methodologies, has been proven as one of the most cost-effective means for alleviating traffic congestion. Various metropolitan planning organizations (MPO) or transportation management centers (TMC) have included signal timing updates in their strategic plans. However, in practice, signal coordination is usually implemented when traffic volume is heavy (i.e., during peak hours). For the rest of the day, the free operation strategy is usually used to reduce the waiting time of uncoordinated phases. However, this free operation strategy may result in the loss of operational efficiency on the major street. Currently, implementing signal coordination during off-peak hours is rare in the U.S. since there is lack of an efficient method that considers traffic operations for both the major and the minor streets. Therefore, this research provides a novel method that balances the control delays between the major street and the minor street. The procedure is to optimize the splits of the major street while also using the reservice strategy in the signal controller for the minor street. Microsimulation modeling was employed to assess the performance of traffic signal coordination during off-peak periods. Results show that, under reasonable splits, the coordination effect on the major street can be achieved and protected with an acceptable delay to minor street traffic. The strategy can be immediately implemented to reduce travel time for major street traffic.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».