An Analytical Alternative to Transit Signal Priority Micro-simulation Modeling: Model and Application
Notice bibliographique
Résumé
The estimation of the expected performance of Transit Signal Priority (TSP) for a given intersection is not a trivial task given the large number of factors that influence the TSP operation. Previous studies have demonstrated that TSP is not always guaranteed to provide net benefits and the general traffic particularly on the non prioritized approach, is typically negatively impacted by the deployment of transit signal priority under all types of traffic signal control. In current practice, most traffic impact studies are conducted using microscopic traffic simulation models (such as VISSIM, PARAMICS, AIMSUN, etc.) that provide the ability to model in detail the roadway corridor, traffic signal operations, and vehicle movements (including transit vehicles). However, these simulation models require specialized expertise and significant effort to apply correctly – resources that are often not available in-house to transit agencies. This paper proposes an analytical model which can be used instead of of microscopic simulation models for estimating the impacts (delay, fuel consumption, and emissions) of implementing transit signal priority. The proposed model is suitable for implementation within a spreadsheet and requires considerably less effort, and less technical expertise, to apply than a typical micro-simulation model and yet provides estimates of performance impacts that are consistent with those obtained from simulation modeling. It is typical that the resources available for funding transit priority measures (including TSP) is much less than would be required to deploy TSP at all signalized intersection along even the major transit routes in a transit network. The usefulness of the model is demonstrated through the application of the proposed model to prioritize TSP deployment at sixteen signalized intersections in the Region of Waterloo, Canada. This paper is of particular interest to transit agencies or traffic engineering personnel who are responsible for identifying, evaluating and prioritizing locations for the deployment of transit signal priority.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».