Variable speed limit(VSL) is a useful speed management tool for alleviating traffic congestion and enhancing traffic safety. The purpose of this study is to identify promising freeway segments for safety enhancement through VSL operations. An ordered probit model was adopted to capture factors affecting freeway crash severity that can be used to support decision making for selecting the promising segments. Pseudo elasticity and marginal effects, which are outcomes of the ordered probit analysis, were used to determine priority of promising segments for traffic safety. The results of this study would be useful in installing VSL systems and developing traffic control and operations strategies in practice.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.4
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pp.61-66
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2013
The central core of the Traffic Management System is an Incident Management System. Whole approach has been component-orientated, with a secondary emphasis being placed on the traffic characteristics at the sites. The first action taken during the development process was the selection of the required data for each components within the existing infrastructure of Algeria freeway system. After review and analysis of existing incident detection methodologies, Paramics was utilized to test the performance of APID, DELOS algorithms. The existing system of Algeria freeway was tested in a different configuration at different sections of freeway, thereby increasing the validity and scope of the overall findings. The incident detection module has been performed according to predefined system validation specifications. The Paramics simulation was done with the use of synchronous analysis, thereby providing a means for testing the incident detection module.
The goal of this paper is to develop freeway Origin-Destination (OD) demand estimation model using real-time traffic data collected from Freeway Traffic Management System (FTMS). In existing research, the micro-simulation models had been used to get a link distribution proportion by time process. Because of hi-level problem between the traffic flow model and the optimal OD solution algorithm, it is difficult for the existing models to be loaded at FTMS. The formulation of methodology proposed in this paper includes traffic flow technique to be able to remove the bi-level problem and optimal solution algorithm using a genetic algorithm. The proposed methodology is evaluated by using the real-time data of SOHAEAN freeway, South Korea.
A Freeway corridor is a network consisting of a few Primary longitudinal roadways (freeway or major arterial) carrying a major traffic movement with interconnecting roads which offer the motorist alternative paths to his/her destination. Control measures introduced to ameliorate traffic performance in freeway corridors typically include ramp metering at the freeway entrances, and signal control at each intersections. During a severe freeway incident, on-ramp metering usually is not adequate to relieve congestion effectively. Diverting some traffic to the Parallel surface street to make full use of available corridor capacity will be necessary. This is the purpose of the traffic management system. So, an integrated traffic control scheme should include three elements. (a)on-ramp metering, (b)off-ramp diversion and (c)signal timing at surface street intersections. The purpose of this study is to develop an integrated optimal control model in a freeway corridor. By approximating the flow-density relation with a two-segment linear function. the nonlinear optimal control problem can be simplified into a set of Piecewise linear programming models. The formulated optimal-control Problem can be solved in real time using common linear program. In this study, program MPL(ver 4.0) is used to solve the formulated optimal-control problem. Simulation results with TSIS(ver 4.01) for a sample network have demonstrated the merits of the Proposed model and a1gorithm.
The objective of this study is to evaluate traffic management strategies using Variable Message Signs(MCS) on urban freeways. It is well known that real-time information on traffic conditions increases driver's comfort, and reduces the risks of accidents if drivers are aware of the traffic situation in advance, they decide whether to divert from the freeway or continue on the planned route. The experimental data collected on the Olympic highway we have shown the following results : 1. when the information on both the congested freeway and uncontested diversion route is displayed on the variable message sign. an additional 1.7 percent of traffic diverted, which results in a 3.7 percent reduction in total travel time. 2 Compared with one Proposed VMS message of 'reduce the speed', the other Proposed VMS message of 'keep speed 70km/h' is found to be much more effective in reducing mean speed.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.12
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pp.2046-2052
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2016
Ramp metering is one of the most efficient and widely used control methods for an intelligent transportation management system on a freeway. Its objective is to control and upgrade freeway traffic by regulating the number of vehicles entering the freeway entrance ramp, in such a way that not only the alleviation of the congestion but also the smoothing of the traffic flow around the desired density level can be achieved for the maintenance of the maximum mainline throughput. When the cycle of the signal detection is larger than that of the system process, the density tracking problem needs to be considered in the form of the discrete-time system. Therefore, a discrete-time sliding mode control method is proposed for the ramp metering problem in the presence of both input constraint in the on-ramp and exogenous disturbance in the off-ramp considering the random behavior of the driver. Simulations were performed using a validated second-order macroscopic traffic flow model in Matlab environment and the simulation results indicate that proposed control method can achieve better performance than previously well-known ALINEA strategy in the sense that mainstream flow throughput is maximized and congestion is alleviated even in the presence of input constraint and exogenous disturbance.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.3
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pp.38-51
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2020
A bottleneck and congestion occur when a freeway is closed due to maintenance and construction activities on the freeway. Although various traffic managements have been developed to improve the traffic efficiency at freeway work zones, such as merge control, there is a limit to those controls with human drivers. On the other hand, the wireless communication of connected and automated vehicles (CAVs) enables the operation of advanced traffic management. This study developed a traffic control strategy that integrates Dynamic Merge Control (DMC) and Lane Change Control (LCC) in a CAV environment. DMC operates as an either early or late merge based on the occupancy rate of upstream of the work zone. The LCC algorithm determines the number of vehicles that need to change their lane to balance the traffic volume on open lanes. The simulation results showed that integrated control improves the cumulative vehicle count, average speed upstream, and average network travel time.
Evaluation of Freeway Congestion Management Using Mesoscopic Traffic Simulator A mesoscopic simulation study to measure the effects of trip generation caused by rampant expansion of residential area around the Kyungbu corridor has been conducted. Some alternatives, which seem to be judgememtally plausible and technically feasible to mitigate such congestion, have been carefully examined and evaluated by the simulation model called INTEGRATION. Alternatives are mostly network improvements. Banpo IC dedicated ramp construction (A1), Seocho IC TSM based weaving elimination (A2), dedicated local and express separation over Seocho-Yangjae segment (A3), Heonleung IC (A4) and Daewang If installations (A5), Pangyo IC improvement (A6), Baikhyun IC (A7) and Dongbaek IC installations (A8) along with Shingal-Pangyo segment capacity addition (A9). The most capital intensive ones are A9, A5, and A4 in that order. A1, A6, A7, and A8 are short in distance but they are also capital intensive and need some construction periods. The least capital driven alternatives are h2 and A3, the h2 is easier to do, but A3 needs traffic diversion scheme during construction. The A1, A7, and A8 have been identified cost effective in terms of speed increase and travel time saving. Along with these results, some limitations and future research agenda regarding simulation have also been presented.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.6D
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pp.685-691
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2009
The purpose of this paper is to classify the traffic condition in freeway by the impacts of road weather. The factor analysis showed that weather factors, which are considered as influential, are identified as weather condition (rain or clear), temperature and sight distance with RWIS and VDS data in Seohae bridge used. The result of ANOVA shows that weather is dividedinto clear and rainy; temperature into below and equal or above $5^{\circ}C$ and sight distance into below or equal or above 10km. Based on those factors, the freeway traffic condition has been classified as five different types. The flow-speed model for each traffic conditions was proposed, which was not significant due to the lack of smaple data. Although not sufficient, the methodology to categorize traffic situation model presented in this paper may shed light on the idea for the future and can be used for proper traffic management for each weather condition.
Nonrecurrent congestion of freeway was primarily caused by incident. The main cause of incident was known as a traffic accident. Therefore, accurate prediction of traffic incident clearance time is very important in accident management. Traffic accident data on freeway during year 2008 to year 2014 period were analyzed for this study. KNN(K-Nearest Neighbor) algorithm was hired for developing incident clearance time prediction model with the historical traffic accident data. Analysis result of accident data explains the level of accident significantly affect on the incident clearance time. For this reason, incident clearance time was categorized by accident level. Data were sorted by classification of traffic volume, number of lanes and time periods to consider traffic conditions and roadway geometry. Factors affecting incident clearance time were analyzed from the extracted data for identifying similar types of accident. Lastly, weight of detail factors was calculated in order to measure distance metric. Weight was calculated with applying standard method of normal distribution, then incident clearance time was predicted. Prediction result of model showed a lower prediction error(MAPE) than models of previous studies. The improve model developed in this study is expected to contribute to the efficient highway operation management when incident occurs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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