Modeling Crossing Conflicts at Unsignalized T-Intersections under Heterogeneous Traffic Conditions
Notice bibliographique
Résumé
The safety of unsignalized intersections is evaluated by correlating the number of crashes with traffic volume and intersection geometry. However, crash-based safety assessment has known drawbacks related to data quality and coverage. Further, the crash-based safety analysis does not account that not all vehicles interact unsafely. Therefore, the present study develops crossing conflict-based safety performance functions (C-SPFs) for eight urban unsignalized T-intersections with varying intersection geometry. Initially, the crossing conflicts were analyzed using post encroachment time (PET); based on that, they are bifurcated into critical and noncritical conflicts. The C-SPFs were modeled as a function of traffic volume and intersection geometry using the generalized estimating equations with the Tweedie distribution (GEE_TD) regression approach. The results revealed the time of the day, intersection geometry, vehicular composition, and traffic volume of both offending and conflicting approaches as significant variables influencing the number of critical and noncritical crossing conflicts. Further, to check the predictive power of the GEE_TD model, the model errors are compared with those obtained using the negative binomial (NB) model. The result revealed that for both critical and noncritical conflicts, the GEE_TD model has better predictivity (lesser error) than the NB model.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».