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Estimation of incident-induced congestion on signalized arteries using traffic sensor data

机译:使用交通传感器数据估算信号动脉的事件诱发的拥堵

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摘要

This paper describes how to derive quantitative information about the effect of traffic incidents on urban traffic flow from the raw measurements detected by sectional loop sensors. The two critical parameters of the travel delay and queue length, which reflect the temporal and spatial properties of incident-induced congestion, cannot be directly determined from commonly used loop sensors. The modified queuing diagram is used here to quantify incident-induced queues and travel delays on signalized arteries using sensor data from the targeted and upstream links. The method is tested using data generated by the VISSIM simulation model, with results indicating its efficiency and accuracy with an average relative travel delay error of 18.67% for all samples which falls to 8.07% for high volume and very high volume conditions.
机译:本文介绍了如何从分段回路传感器检测到的原始测量值中得出有关交通事故对城市交通流量影响的定量信息。不能从常用的回路传感器直接确定行进延迟和队列长度的两个关键参数,它们反映了事件引起的拥塞的时间和空间特性。修改后的排队图在此处用于使用来自目标和上游链路的传感器数据量化事件引发的队列和信号动脉的行进延迟。使用VISSIM仿真模型生成的数据对方法进行了测试,结果表明了该方法的效率和准确性,所有样品的平均相对行进延迟误差为18.67%,在大体积和非常大体积的条件下降至8.07%。

著录项

  • 来源
    《Tsinghua Science and Technology》 |2012年第3期|p.296-303|共8页
  • 作者

    Hou Lin;

  • 作者单位
  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-17 23:57:00

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