Notice bibliographique
Résumé
Recently, there has been growing interest in using microsimulation models to assess the safety of road facilities by analyzing vehicle trajectories and estimating conflict indicators. Using microsimulation models in safety studies can have several advantages, although concerns have been raised about the ability of these models to represent unsafe vehicle interactions and near misses realistically as well as their need for rigorous calibration. The main objective of this study was to investigate the relationship between field-measured and simulated conflicts at an urban signalized intersection in Surrey, British Columbia, Canada. Sixty hours of recorded traffic data were collected in 2 days and used in the conflict analysis. Automated video-based computer vision techniques were used to extract vehicle trajectories and identify conflicts on all four approaches to the intersection. Conflict measures (e.g., time to collision) and location were determined and compared with simulated conflicts from a microscopic simulation model (VISSIM) using the Surrogate Safety Assessment Model (SSAM). A two-step calibration procedure was proposed to enhance correlation between simulated and field-measured conflicts. The first calibration step was matching actual field conditions (desired speed and arrival type) to ensure that VISSIM gives real average delay values. The second step was the use of sensitivity analysis followed by a genetic algorithm procedure to calibrate the VISSIM parameters that had the biggest effect on the simulated conflicts. Finally, conflict heat maps were provided to compare field-measured with simulated conflict locations. The results highlighted the importance of model calibration and identified several limitations of the SSAM.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».