Improving Traffic Flow in Emerging Cities: A SIDRA Intersection Based Traffic Signal Design
Notice bibliographique
Résumé
Intersections in urban centers, especially those without any form of signalization, are accident hotspots. This, therefore, calls for ef-fective and efficient traffic management at the intersections for improved safety and efficient traffic flow. This study aimed to improve traffic flow at the Gaa-Akanbi intersection in Ilorin, Nigeria, using a traffic signal scheme. A traffic volume study and geometric features survey was carried out at the intersection. The traffic volume study was performed to determine the number, movement, and classification of vehicles at this intersection using the manual method of traffic count, while the geometric survey of the intersection was done using tape and Total Station. A 3-phase traffic signal was proposed. The optimum cycle length and signal setting were determined using SIDRA Intersection software by adopting the maximum average passenger car unit on the intersection and targeted level of service (LOS) "D". A traffic signal plan with a cycle length of 150 seconds was designed for the intersection. The amber time was considered to be 2 seconds for all phases, and green time of 48, 46 and 38 seconds was gotten for phases 1, 2 and 3, respectively; this timing ensures that minimum delay occurs at the intersection. The proposed traffic signal should be adopted at the intersection by the metropolitan traffic management agency to improve traffic management.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».