Managing Traffic Through Work Zones: Preliminary Findings
Notice bibliographique
Résumé
The overall objectives of this research are to (1) define safe, efficient, reliable and cost-effective means for managing traffic in highway work zones, and (2) develop guidelines for the use of intelligent transportation system technologies for managing delay, defining variable speed limits, guiding the lane merging process, and automated enforcement. This phase of the study, carried out during the April 2004-March 2005 period, used as a starting point the construction zone queue-end warning system research of the Principal Investigator, funded by the Highway Infrastructure Innovation Funding Program of the Ministry of Transportation, Ontario. The study methodology consisted of the following steps. (1) For work zones, traffic management issues were identified and requirements for managing traffic were defined. The requirements include real time information display regarding queues, lane merge advice, and variable speed. Also, enforcement issues were studied. (2) Work zone configurations were based on Ontario Traffic Book 7 and ITS technologies were looped-in. Traffic operations were simulated by using a microsimulator (i.e., VISSIM) capable of taking into account driver behaviour regarding vehicle-following and lane changing movements. (3) From the preliminary results of merge options for a two lane per direction freeway section, speed and queuing implications were studied on the basis of simulation results. (4) The concept design of an information system was defined that integrates artificial neural network (ANN) models and intelligent transportation system (ITS) technologies.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».