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Enregistrement W4390719104 · doi:10.1155/2024/5415779

Dynamic Risk Assessment and Control Framework for Work Zone and Its First Implementation under Simulation Environment

2024· article· en· W4390719104 sur OpenAlexvenueno aff
Zhepu Xu, Yu Jie

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience and Technology Commission of Shanghai Municipality
Mots-clésWork (physics)Risk assessmentControl (management)Computer scienceCollisionWork zoneRisk managementThroughputTraffic simulationRisk analysis (engineering)Transport engineeringReliability engineeringOperations researchEngineeringComputer securityMicrosimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The number of road maintenance operations in China is increasing. Work zones can interfere with everyday driving and bring significant safety hazards to the throughput vehicles and construction personnel. However, there is currently a lack of effective methods to conduct a dynamic risk assessment of work zones and provide control guidance when necessary. Therefore, this study proposes a dynamic risk assessment and control framework for the work zones. The framework adopts a closed‐loop control and dynamic monitoring architecture. A massive amount of microscopic data on vehicles’ behavior is obtained based on advanced data collection technologies (including multicamera multiobject tracking, naturalistic driving, and microscopic traffic simulation). Traffic conflicts between single vehicle and two‐ or multivehicle are detected using vehicle behavior analyzing technology and the surrogate safety assessment model. A comprehensive assessment index, i.e., UTECN (unit total equivalent conflict number), is established that can consider the severity and possibility of accidents caused by conflicts based on the vehicle collision energy theory, probability theory, and risk management theory. A risk assessment standard is established based on the level of safety service. The framework is first implemented in a simulation environment, and its feasibility and effectiveness are verified by taking a work zone of Shanghai Waihuan Expressway S20 as a case study. The result shows that the framework has good practicality. Under a moderate traffic level, the risk of the work zone can be assessed within 20 minutes. It can be quickly and effectively controlled at an acceptable level after several iterations, which is of great significance for ensuring the safety of life and property of throughput vehicles and construction personnel within the work zone.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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