PROPOSAL TO IMPROVE THE INTERSECTION OF CANADA AVENUE WITH SAN LUIS AVENUE, BY USING THE VISSIM MICRO SIMULATION TOOL
Notice bibliographique
Résumé
La siguiente tesis se basa en la investigación de distintos escenarios para la obtención de un óptimo flujo vehicular, presente en la intersección, localizado en el distrito de San Luis, Departamento de Lima-Perú. La investigación hace comparación a los distintos escenarios el cual la intersección puede ser participe distintas soluciones. Se emplea la herramienta para el modelamiento microscópico que es simulado en el software Vissim 9.0. La elaboración del modelo consiste en hacer un análisis previo, que comprende desde la recopilación de datos hasta el procesamiento en gabinete tomando los datos de medidas geométricas el día viernes donde el volumen vehicular es más concurrido. Seguidamente con el modelo obtenido, se parte a modificar distintos escenarios, haciendo los cambios correspondientes de acuerdo al requerimiento de la propuesta, realizando múltiples corridas hasta obtener la mejora del modelo, previo. Por último, se analiza y se elige el diseño más factible en base a los parámetros de obtenidos, como por ejemplo el tiempo que requiere el automóvil en cruzar la intersección, la longitud de cola entre otros. El proyecto busca dar una mejora en la intersección, donde actualmente se ve caos y congestión vehicular por la mayor cantidad flujo vehicular. Por consiguiente, se compara los resultados, tanto de la situación actual como de la propuesta elegida mostrando el porcentaje de reducción para el problema de congestión vehicular.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,007 |
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 ».