A Risk-Based Decision Support Framework for Railway-Highway Grade Crossing Closures
Notice bibliographique
Résumé
Reducing the risk of collisions between trains and vehicles at railway-highway grade crossings is a high priority safety strategy set by many governments and railway authorities. To achieve this goal, one of the main engineering approaches used is to permanently close some grade crossings. Although this approach can completely eliminate the collision risk at the grade crossings being closed, it could have a huge impact on the road traffic, resulting in a significant increase in travel time for road users. This can also lead to some secondary problems, such as increased trespassing risk. Thus, the problem of which crossings should be closed must be addressed with a careful consideration of all benefits and costs that could result from the closure. This research aims to develop a specific framework for determining the priority of grade crossing closure and develop models that can be used to quantify the safety benefit and the costs. \n \nIn this study, a risk-based framework is proposed, including a preliminary screening and a cost-benefit analysis module. In the preliminary screening step, all the crossings in the area of interest are first examined on the basis of a set of pre-established rules or criteria to remove those crossings that should definitely not be considered for closure due to their critical importance to the road traffic. This step yields a set of candidate crossings. All individual crossings in the candidate set are then involved in the cost-benefit analysis module. This module determines the expected safety benefit, travel time cost, and construction cost that could result from their closure. The safety benefit of closing a given crossing is estimated using a set of collision risk models for collision frequency and collision severity. These models are calibrated using the latest crossing inventory data and six-year long collision history data (2013-2018). To estimate the extra travel time cost that road users would experience due to the closure of a crossing, an accessibility analysis tool is created in a ArcMap to calculate the extra travel distance, using the spatial data of road and railway network. Lastly, the life-cycle benefit-cost ratios of all candidate crossings for closure can be calculated and used as a ranking criterion for determining their priority of closure. The application and rationality of the proposed framework are examined through a case study of three provinces in Canada.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».