Active transit signal priority for streetcars: experience in Melbourne and Toronto
Notice bibliographique
Résumé
Active traffic signal priority (TSP) has been identified as a cost effective way to better manage traffic systems to make on-street public transport more reliable, faster and more cost effective. While the implementation of TSP is growing throughout the world, there are relatively few studies which have examined their application to streetcar based systems. This paper reviews the experiences of TSP in Melbourne, Australia and Toronto, Canada. These cities run some of the world's oldest and largest streetcar based TSP systems. This paper describes the TSP systems adopted in both cities including key experiences. TSP performance is reviewed including an assessment of problems and issues identified. The review established that TSP systems in both cities have many similarities including the configuration of approach/request loop and stop line/cancel loop detection, the degree of priority provided and the targeting of clearance phases for turning traffic at intersections. There are some slight differences in the handling of bunching trams and opposing tram movements, which are better handled in the Toronto case. Both systems see rather different futures for TSP development. Toronto is focussed on full system-wide TSP implementation and advancement of TSP algorithms, while Melbourne aims to make priority more conditional on the degree of lateness of trams and on the degree of traffic congestion experienced.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».