PROPOSAL TO IMPROVE THE INTERSECTION OF CANADA AVENUE WITH SAN LUIS AVENUE, BY USING THE VISSIM MICRO SIMULATION TOOL
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.007 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".