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Enregistrement W4366366375 · doi:10.1139/cjce-2023-0002

New signal priority strategies to improve public transit operations in an urban corridor

2023· article· en· W4366366375 sur OpenAlexaffvenue
Arash Mazaheri, Ciprian Alecsandru

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic control and management
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisSimBus priorityIntersection (aeronautics)Public transportTransport engineeringQueueing theoryScheduleComputer scienceTraffic simulationTransit (satellite)SIGNAL (programming language)Signal timingOperations researchSimulationEngineeringReal-time computingTraffic signalComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By facilitating public busesʼ movement through traffic signal-controlled intersections, a transit signal priority (TSP) strategy can contribute to the reduction of queuing time at intersections. However, the traditional TSP also has a significant downside; it is detrimental to non-prioritized movements and other transport modes. This research proposes new TSP strategies that account for optimization for the person delay at an intersection along a corridor. This research focused both on major arterial roads and minor arterial roads, whereas the majority of the publications only addressed the major arterial approach. As part of this research, the bus schedule was also taken into consideration, whereas in other studies, the measure of giving priority was only the approach to the intersection. The proposed method is described in detail and also is implemented on arterial corridor in VISSIM. The study area simulation results indicated that the proposed TSP methods performed better than the conventional TSP.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil0,614

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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