Rural variable speed_limits_phase_ii (1) resumen

Estado de Wyoming Estados Unidos Departamento de
TransporteDepartamento de Transporte Federal Carretera
Administración
FINAL INFORME
FHWA-WY-13/03F
Rural Variable Velocidad Límites: Fase II
Por:
Departamento de Ingeniería Civil y Arquitectónica1000 E. Camino universitario
Laramie Wyoming 82071
Mayo 2013

Viii
Abstracto
El Departamento de Transporte de Wyoming (WYDOT) instaló su primer corredor de límite de velocidad variable (VSL) a lo largo de
Interestatal 80 en el Corredor de Elk Mountain en la primavera de 2009 en un esfuerzo por mejorar la seguridad y reducir los cierres de
carreteras, particularmente durante los eventos de tormentas de invierno. Desde entonces, se han producido otros cuatro corredores de
límite de velocidad variable. implementado; tres corredores adicionales a lo largo de segmentos de la Interestatal 80 y uno en WY 28,
una carretera rural de dos carriles a través de la zona de South Pass. Este esfuerzo de investigación se desvió de tres objetivos principa-
les: desarrollar una estrategia de control para la operación de corredores VSL, analizar los efectos de seguridad del sistema VSL y deter-
minar los impactos del VSL en el conductor comportamiento de la velocidad. Para el desarrollo de una estrategia de control, se conside-
raron variables tanto meteorológicas como de velocidad. Inicialmente un Se consideró un enfoque de regresión lineal simple, pero la
complejidad del comportamiento del clima y la velocidad condujo a una regresión estrategia de control basada en árboles con un bucle
de retroalimentación de autoaprendizaje utilizando el aprendizaje automático. Para la tarea de seguridad, descriptivo la seguridad de la
línea de fondo era analizada para los cinco pasillos. Dado que el Corredor de La Montaña Elk es el único sistema VSL en operación
durante más de dos temporadas de invierno, se utilizó para un análisis empírico de Bayes (EB) antes y después, lo que indicó algunos
cambios estadísticamente significativos en la frecuencia de choques para solo algunos de los segmentos del corredor. Un análisis de se-
guridad basado en el clima se realizó en los cuatro corredores interestatales vsl y los resultados de este análisis indican un estadístico
significativo reducción en Accidentes después el VSL Fueron Implementado. Análisis de velocidad Variables indicar un reducción en
velocidad variación
con la implementación del sistema VSL. El modelado de la diferencia entre las velocidades observadas y publicadas muestra unreduc-
ción en velocidad conformidad relacionado con grande Reducciones en Publicada velocidad Límites.
Mesa de Contenido
INTRODUCCIÓN............................................................................................................................ 1
1.1 Fondo ................................................................................................................................. 1
1.2 Investigación Objetivos ..................................................................................................... 2
1.3 Contorno de Informe.......................................................................................................... 2
LITERATURA REVISIÓN.............................................................................................................. 3
2.1 Uso de sistemas de límite de velocidad variable ............................................................... 3
VSL en Trabajo Zonas.....................................................................................................................................................3
Urbano Aplicaciones de VSL ..........................................................................................................................................4
Tiempo Relacionado VSL ...............................................................................................................................................5
VSL Investigación de simulación....................................................................................................................................6
2.2 VSL Estrategias de control ................................................................................................ 8
2.3 VSL y Seguridad.........................................................................................................................................11
Referencia Seguridad Análisis.......................................................................................................................................11
Seguridad Función de rendimiento................................................................................................................................13
Modelado Metodología..................................................................................................................................................14
Estruendo Caliente Mancha Análisis.............................................................................................................................19
2.4 Invierno Índices de gravedad........................................................................................... 24
2.5 VSL y cumplimiento de velocidad .................................................................................. 26
PROYECTO UBICACIONES ....................................................................................................... 29

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3.1 Alce Corredor de montaña............................................................................................... 29
SU Tecnología...............................................................................................................................................................30
VSL Uso ........................................................................................................................................................................33
3.2 Verde River-Rock Springs VSL Corredor....................................................................... 37
SU Tecnología...............................................................................................................................................................40
VSL Uso ........................................................................................................................................................................40
3.3 Evanston - Corredor Lyman............................................................................................. 45
SU Tecnología...............................................................................................................................................................47
VSL Uso ........................................................................................................................................................................47
3.4 Cheyén - Corredor de Laramie ........................................................................................ 51
SU Tecnología...............................................................................................................................................................53
VSL Uso ........................................................................................................................................................................54
3.5 Sur Corredor de Paso ....................................................................................................... 59
SU Tecnología...............................................................................................................................................................61
VSL Uso ........................................................................................................................................................................61
VSL CONTROL ESTRATEGIA ................................................................................................... 65
4.1 Análisis de Variables relacionadas con el clima........................................................... 68
Datos Análisis................................................................................................................................................................69
VSL Importancia de los signos para Inicial Implementación de VSL...........................................................................70
VSL Importancia de los signos para Invierno 2009.......................................................................................................73
VSL Importancia de los signos para Individual Velocidades diciembre 1,2M 2009.....................................................75
VSL Importancia de los signos para Individual Velocidades enero 18-24, 2011 ..........................................................77
Análisis de Tiempo Variables Conclusiones .................................................................................................................78
4.2 Desarrollo de Estrategia básica de control.................................................................... 79
Observado Perspectiva de velocidad .............................................................................................................................80
RWIS Perspectiva..........................................................................................................................................................84
Mixto Análisis ...............................................................................................................................................................91
Simulación Resultados ..................................................................................................................................................93
Desarrollo de control básico Estrategia Conclusiones...................................................................................................96
4.3 Desarrollo de Estrategia de control del árbol de decisión............................................. 97
Tiempo (RWIS) Perspectiva..........................................................................................................................................97
Velocidad Perspectiva .................................................................................................................................................100
Conciliar de Tiempo y velocidad Perspectivas............................................................................................................100
Datos Análisis & Resultados .......................................................................................................................................102
Observaciones..............................................................................................................................................................104
4.4 Desarrollo de Máquina Aprendizaje Componente a Control Estrategia..................... 105

Viii
Máquina Aprendizaje ..................................................................................................................................................105
Datos Análisis & Resultados .......................................................................................................................................108
Estático Control Algoritmo..........................................................................................................................................108
Máquina Aprendizaje Algoritmo.................................................................................................................................110
Comparar Ambos controles Algoritmos......................................................................................................................111
4.5 Transferibilidad de Estrategia de control para Otros Corredores ............................... 112
Datos Análisis..............................................................................................................................................................112
Observaciones..............................................................................................................................................................114
4.6 General Metodología para corredores futuros ............................................................ 115
Ideal Metodología........................................................................................................................................................115
Aceptable Metodología................................................................................................................................................116
4.7 Resumen de la tarea de estrategia de control.............................................................. 117
VSL Y SEGURIDAD................................................................................................................... 119
5.1 Referencia Seguridad en alces Corredor de montaña ................................................. 120
5.2 Referencia Seguridad en Green River-Rock Springs.................................................. 128
5.3 Referencia Seguridad en Evanston-Three Hermanas.................................................. 137
5.4 Referencia Seguridad en Cheyenne-Laramie.............................................................. 145
5.5 Referencia Seguridad en el sur Pasar.......................................................................... 154
5.6 Comparación de Referencia Seguridad entre VSL Pasillos........................................ 158
5.7 Basado en el clima Análisis de seguridad para la eficacia de Corredores VSL.......... 160
Seguridad Análisis de beneficios.................................................................................................................................164
5.8 Resumen...................................................................................................................... 166
VSL Y VELOCIDAD................................................................................................................... 167
6.1 Datos Fuentes.................................................................................................................. 167
6.2 Datos Análisis ................................................................................................................. 167
6.3 Velocidad Análisis para Corredor de la montaña Elk..................................................... 169
85º Velocidades percentiles.........................................................................................................................................169
Estándar Desviación Análisis ......................................................................................................................................170
Más lejos Análisis de Estándar Desviación y Velocidades.................................................................................. Años 37
Velocidad Conformidad ..............................................................................................................................................176
Velocidad Perfiles........................................................................................................................................................178
Estadístico Análisis.............................................................................................................................................. Años 38
6.3 Velocidad Análisis para Roca-Manantiales-Verde Corredor fluvial .............................. 182

Viii
Más lejos Análisis de Estándar Desviación y Velocidades..........................................................................................184
Estadístico Análisis......................................................................................................................................................193
6.4 Velocidad Análisis para Evanston-Tres Hermanas Corredor ......................................... 194
6.5 Velocidad Análisis para Corredor Cheyenne-Laramie................................................... 206
6.6 Velocidad Análisis para Paso Sur Corredor.................................................................. 218
6.7 Resumen.......................................................................................................................... 233
RESUMEN Y CONCLUSIONES................................................................................................ 235
7.1 Resumen......................................................................................................................... 235
Control Estrategia........................................................................................................................................................235
Seguridad.....................................................................................................................................................................238
Velocidad.....................................................................................................................................................................240
7.2 Conclusiones.................................................................................................................. 240
Control Estrategia........................................................................................................................................................240
Seguridad.....................................................................................................................................................................242
Velocidad.....................................................................................................................................................................242
7.3 Recomendaciones .......................................................................................................... 242

Viii
7.4 Futuro Investigación ...................................................................................................... 243
Evaluación de Control automatizado Estrategia Implementación ...............................................................................243
Largo Término Seguridad VSL Rendimiento..............................................................................................................243

28
INTRODUCCIÓN
1.1 Fondo
Tratar de determinar una velocidad de conducción adecuada en condiciones inferiores a las ideales
puede ser un desafío difícil para los conductores (Placer, Modificación de dispositivos de límite de
velocidad variable difusa y Ensayo: Fase II. 2001). En además, allí es frecuentemente Añadido
presión por el flete Portadores Para viajar lo más rápido posible para cumplir con los apretados ho-
rarios de entrega. Igualmente difícil es para la aplicación de la leyagencias para hacer cumplir y ci-
tar a alguien que va "demasiado rápido para las condiciones" (Placer, Variable difusa Speed Limit
Device Modification and Testing: Phase II., 2001). En muchos casos, se cita a los conductores por
ir demasiado rápido para las condiciones sólo después de que se ha producido el accidente. Siste-
mas de límite de velocidad variable Son un método para superar estos problemas y se cree que re-
ducen las tasas de accidentes mediante la reducción de la velocidad variabilidad (Garber & Gadi-
raju, 1988).
Antes de utilizar sistemas de límite de velocidad variable como estrategia para mejorar la seguridad
en Wyoming, la legislación de habilitación necesitaba ser aprobada por la Legislatura de Wyo-
ming. En la legislatura de 2007sesión Estatuto de Wyoming 31-5-302 era revisado Para incluir el
siguiente idioma :
"... Se pueden establecer diferentes límites para diferentes horas del día, diferentes tipos devehícu-
los, condiciones meteorológicas variables y otros factores relacionados con velocidades seguras,
cuál deber ser eficaz cuando se publica sobre apropiado fijo o signos variables".
En febrero de 2009, el Departamento de Transporte de Wyoming (WYDOT) implementó su primer
sistema de límite de velocidad variable (VSL) en el corredor de elk mountain de la I-80 en el parte
sureste del estado. Este sistema VSL de 35 millas se instaló para abordar las preocupaciones de se-
guridadcon los objetivos de reducir choques y cierres de carreteras a lo largo del corredor. Basado
en los primeros retroalimentación sobre este sistema, WYDOT aumentó la longitud del corredor
original en 17 millas y propuso la instalación de cuatro sistemas más en otros corredores del es-
tado. Listados en orden deimplementación prioridad originalmente los cuatro propuestos VSL los
corredores fueron:
• I-80 entre Río Verde y Roca Springs (MP 88 – 111);
• I-80 entre Laramie y Cheyenne (P.M. 316 – 356);
• I-80 Este de Evanston a través de el Tres Hermanas/Lyman corredor (MP 7-28); y
• NOS 287 De Revestimiento de lazo Para el Estado Línea (MP 420 Para 426).
El corredor Green River – Rock Springs se instaló en febrero de 2011 y el Laramie – Cheyén y
Evanston-Lyman Pasillos Fueron Instalado Octubre 2011. Un decisión se hizo Parainstalar un co-
rredor VSL en Wyoming 28 (South Pass) en lugar de US 287 y este corredor VSL Convirtió opera-
cional en octubre de 2012, convirtiéndose el primera no interestatal VSL En estado.

28
Los resultados de la Fase I del trabajo de investigación para el Corredor VSL de Elk Mountain in-
dicaron que un se requiere un sistema de apoyo a la toma de decisiones para recomendar cambios
en el límite de velocidad a fin de obtener los niveles necesarios decumplimiento de velocidad y re-
ducciones en las variaciones de velocidad (Buddemeyer, Young, Sabawat, & Layton, 2010). A me-
dida que aumenta el número de sistemas VSL en Wyoming, esta necesidad se vuelve aún mayor
importante como Operadores en el WYDOT's Tráfico Administración Centro (TMC) hacerse res-
ponsablepara un más grande número de VSL Signos.
1.2 Investigación Objetivos
La fase 2 de esta investigación propone estudiar las condiciones de referencia para el clima y las
velocidades para cada uno de loslos corredores VSL propuestos con el fin de desarrollar un sistema
de apoyo a la toma de decisiones para cada corredor y estudiar los impactos en las diferencias entre
los tipos de viajeros, las variables de la carretera, y tiempo en cada uno de los corredores más allá
del proyecto de fase I. A través de la investigación de estos corredores, un objetivo secundario es
desarrollar una metodología general para el funcionamiento de la futura VSL Sistemas más allá de
estos cinco corredores.
En orden Para encontrar el Dos Metas Discutido encima el siguiente investigación Tareas Fueron
Realizado:
1. Revisión exhaustiva de la literatura de los sistemas de límites de velocidad variable rela-
cionados con el controlEstrategias seguridad, cumplimiento de la velocidad y variación de veloci-
dad;
2. Desarrollo de estrategias de control para la operación de corredores VSL incluyendo el in-
vestigación de métodos avanzados de modelado para mejorar el funcionamiento del AlceMontaña
corredor estrategia de control desarrollado en fase I de éste investigación;
3. Análisis de seguridad de el variable velocidad límite corredores; y
4. Análisis de velocidad conformidad y velocidad Variaciones de el variable velocidad límite
Pasillos.
1.3 Contorno de Informe
Este informe se estructura en torno a las cuatro tareas principales descritas en la primera sección.
La tarea 1 es tapado en Capítulo 2 – Literatura Revisión. Capítulo 3 Proporciona fondo informa-
ción de elCorredores VSL incluyendo resumir el uso de los sistemas VSL desde que los corredores
se convirtieron enoperacional. La tarea 2 se trata en el Capítulo 4 – Estrategias de control de VSL.
La tarea 3 se trata en Capítulo 5 – VSL y seguridad. La tarea 4 se trata en el Capítulo 6 – VSL y
velocidad. Capítulo 7 Resume el Resultados de el esfuerzo de investigación y proporciona conclu-
siones para el proyecto.
El esfuerzo de investigación requerido descrito en este informe requirió datos sustanciales de una
variedad de Fuentes. Con el fin de mejorar la legibilidad y la utilidad general del informe, los capí-
tulos Descritos anteriormente tienen el formato de capítulos independientes para que los datos utili-
zados para cada tarea y ella metodología aplicada está contenida en cada capítulo en lugar de un

28
informe más típico formato que tiene capítulos individuales que describen las fuentes de datos y la
metodología. Esto permite lectores para centrarse en una tarea de investigación individual, como
los análisis de seguridad, para ir a un solo capítuloPara obtener información.

28
LITERATURA REVISIÓN
El capítulo de revisión de la literatura se estructura en torno a las cuatro tareas de investigación
descritas en el capítulo anterior. La primera sección proporciona una visión general del uso de los
sistemas VSL en elEstados Unidos e internacionalmente. En la segunda sección se examinan los
trabajos previos sobre el desarrollo deestrategias de control para sistemas VSL. La tercera sección
proporciona antecedentes sobre la investigación en seguridad relacionado con el sistema VSL. De-
bido a que los sistemas VSL en Wyoming están destinados a mitigar el impactos de los fenómenos
meteorológicos invernales severos se hizo necesario incorporar variables meteorológicas en el se-
guridad análisis. El cuarto sección de la revisión de literatura apariencia en anterior investigación
en la incorporación de los índices de severidad meteorológica en los análisis de seguridad. La
quinta sección cubre los anterioresinvestigación en velocidad variables relacionadas con respecto
Para variable velocidad sistemas de límites.
2.1 Uso de Variable Velocidad Límite Sistemas
Los sistemas de límite de velocidad variable (VSL) son una forma innovadora de gestionar el trá-
fico utilizando Intelligent Sistemas de Transporte (ITS). A diferencia de las señales de límite de ve-
locidad estáticas tradicionales, los VSL son de velocidad señales de límite con la capacidad de
cambiar los límites de velocidad reglamentarios de acuerdo con el cambio en tiempo real condicio-
nes meteorológicas y de tráfico. Los VSL se utilizan principalmente para reducir la congestión del
tráfico y mejorarseguridad a lo largo de las carreteras. Esta sección de la revisión de la literatura
analiza el uso de sistemas VSL en trabajo Zonas urbano Aplicaciones y en Situaciones Para direc-
ción tiempo condiciones. El último tema deéste sección mira VSL investigación mediante simula-
ción software.
VSL en Trabajo Zonas
Para evaluar el uso de sistemas VSL en zonas de trabajo, se realizó un estudio en Michigan durante
el verano de 2002 en la interestatal 96 cerca de Lansing, Michigan (Lyles, Talor, Lavansiri, &
Grossklaus, 2004). Los componentes de ITS monitoreaban el flujo de tráfico y las velocidades en
ubicaciones dadasy proporcionó los datos requeridos para calcular los límites de velocidad que se
publicarán en las señales VSL. El recomendado velocidad límite era calculado basado en el des-
pliegue sitio día de el semana y tipo de construcción que ocurre. La viabilidad del sistema VSL se
evaluó midiendo el velocidad promedio en cada ubicación de la señal VSL, diferencia entre la ve-
locidad promedio y la recomendada velocidad, tiempo de viaje a lo largo de la zona de trabajo,
85ésimo
velocidad del percentil, varianza de velocidad y el porcentaje de los vehículos que circulan a
velocidades más altas. Los resultados del estudio concluyeron que los VSL fueron eficaz en el au-
mento de la velocidad media y la disminución del tiempo de viaje. Del análisis de choques resulta-
dos, la mayoría de los choques ocurrieron en la dirección no-VSL y eran colisiones del extremo
trasero. No había pruebas significativas para concluir que el aumento de los accidentes se debieron
a la implementación del sistema VSL. En respuesta a las condiciones cambiantes en la zona de tra-
bajo, vsls proporcionaron una velocidad más adecuada Límites al Automovilistas durante el pe-
ríodo de despliegue.

28
Para evaluar la efectividad del sistema VSL en el comportamiento del conductor, el Departamento
de Utah de Transporte Implementado un VSL sistema en un trabajo Zonas en un Utah estado carre-
tera (McMurtry,
Saito Riffkin, & Brezo 2009). Un Seis milla de largo trabajo zona en I-80 Norte de Wanship, Utah
eraseleccionado como sitio del proyecto para observar el comportamiento del conductor al sistema
VSL. El proyecto fue realizado durante 3 meses utilizando 5 detectores de velocidad y 2 señales
VSL. Los resultados de este proyecto Mostró ese VSL fueron útiles en la reducción el velocidad
varianza entre los vehículos.
Para mejorar el operacional eficacia y reducir el tráfico Conflictos en un trabajo zona en Interesta-
tal 494 en las ciudades gemelas, Minnesota, VSLs se aplicaron por un período de tres semanas a
partir deFebrero a marzo de 2006 (Kwon, Brannan, Shouman, Isackson, & Arseneau, 2007). El la
metodología utilizada para mostrar los límites de velocidad de asesoramiento en la zona de trabajo
se basó en tiempo real los datos del vehículo recogieron aguas arriba y río abajo y la muestra de
VSL. El objetivo de la el sistema debía reducir las velocidades aguas arriba al mismo nivel que las
velocidades aguas abajo. Para medir los impactos de los VSL, los datos del vehículo se recopilaron
tanto antes como después de VSL implementación. Velocidad variación total Rendimiento y velo-
cidad conformidad Tarifas Fueron Analizado.
A partir de los resultados, se concluyó que hubo una reducción del 25% al 35% en las diferencias
de velocidaddurante los períodos pico de la mañana en días laborables y un aumento del 7% en el
rendimiento total fue medido durante los períodos de 6:00 a 7:00 am. No se encontró un aumento
significativo en el rendimientodurante los períodos de 7:00 a 8:00 am. El cumplimiento de la velo-
cidad se calculó correlacionando la velocidad diferencias de velocidades del vehículo antes y des-
pués de la señal de límite de velocidad y mostró un 20% a 60% correlación a pesar de que los lími-
tes de velocidad son sólo consultivo.
Urbano Aplicaciones de VSL
Para lograr una mejor distribución del tráfico en las carreteras y homogeneizar el flujo de tráfico,
un VSLel sistema se implementó en una autopista en los Países Bajos (van den Hoogen & Smul-
ders, 1994). El velocidad Límites Fueron Implementado solamente cuando volumen Acercado el
calzada capacidady el límite de velocidad se basó en la velocidad media del tráfico en el tramo.
Los resultados de esto estudio observó una mejor distribución del tráfico sobre el espacio disponi-
ble de la carretera y menos tráfico congestión.
Se llevó a cabo un estudio en un tramo de 11,2 millas de la Autopista 9 cerca de Munich, Alema-
nia, para investigar cómo un VSL y un sistema de información de viaje afectaron el comporta-
miento del conductor y el cuello de la botella formación y localización (Bertini, Boice, & Bogen-
berger, 2006). La información de viaje era proporcionado a los usuarios de la carretera en señales
aéreas de mensajes dinámicos. El estudio encontró una fuerte correlaciónentre el límite de veloci-
dad y mensajes de información y el tráfico real dinámica.
En la autopista M25 en el Reino Unido, las VSL se implementaron en 1995 para mejorar operacio-
nes de tráfico en la carretera, para mejorar la seguridad y producir beneficios ambientales

28
(Harbord, White, McCabe, Riley, & Tarry, 2006). Los VSL se utilizaron junto con Mejorar men-
sajeSeñales (EMS) para proporcionar información a los conductores sobre los cambios de veloci-
dad debido a la congestión del tráfico yadvertencias de cola. El algoritmo utilizado para actualizar
los límites de velocidad se basó en una regla basada en metodología diseñada para armonizar las
velocidades del tráfico y reducir la gravedad del tráfico congestión. El uso de el VSL mejorado via-
jar veces disminuyó el shock olas y reducido los accidentes de lesión en un 10% y los accidentes de
daños en un 30%. También se observó que lalas emisiones globales disminuyeron entre un 2% y un
8% y los niveles de ruido del tráfico entre semana fueron reducido por 0,7 decibelios.
Tiempo Relacionado VSL
Se llevó a cabo un estudio en el suroeste de Finlandia para medir los efectos de mostrar el informa-
ción sobre las condiciones de la carretera en señales de mensaje variable (Rama, 2001). Detectores
de buclese utilizaron para medir los caminos y las velocidades de conducción antes de que los con-
ductores pudieran ver las señales y 1100 metros aguas abajo de las señales. El comportamiento del
conductor antes y después de las señales fueron se analizó y se observó que la velocidad media de
los automóviles que circulaban en tráfico de flujo libre era disminuyó de 1 a 2 km/h. Los informes
de los conductores de las entrevistas sugirieron que firmado ayudó a la los conductores en reenfo-
carse en la carretera para buscar peligros potenciales y utilizar un paso más cuidadoso comporta-
miento. Cuando los límites de velocidad se redejó en 100 km/h a 80 km/h, la velocidad media fue
disminuyó en 3,4 km/h. También se observó que la desviación estándar de las velocidades dismi-
nuyó significativamente.
En Finlandia, aproximadamente 300 km de carretera están equipados con sistemas VSL y la mayo-
ría de estos son sistemas controlados por el clima. Rama y Schirokoff realizaron un estudio para
observar los efectos deel sistema VSL controlado por el clima en accidentes de lesiones (2005). El
estudio se realizó utilizando 8Señales vsl implementadas en carreteras de dos carriles. El límite má-
ximo de velocidad durante el invierno las condiciones son de 80 Km/h y el sistema VSL tiene tres
límites de velocidad diferentes basados en el clima condiciones, 100Km/h para buenas condicio-
nes, 80Km/h para condiciones moderadas y 60 o 70 Km/h para condiciones adversas. Basado en la
información disponible de las estaciones meteorológicas de carreteras, el tiempo las previsiones,
las cámaras meteorológicas de carretera y las observaciones realizadas por el personal de manteni-
miento, los límites de velocidad se actualizaron para reflejar las condiciones. Un antes y después
del análisis del sistema VSL fue realizado para estudiar los efectos de los VSL en los accidentes de
lesiones y los resultados de este análisis Concluyó que el riesgo de accidente en invierno se reduce
en 13% y en verano en un 2%.
Para evaluar los impactos de un sistema VSL basado en el clima y la condición de la superficie de
la carretera, se realizó un estudio realizado en una autopista de calzada única de 37 km de longitud
(E 18) en el sur de Finlandia (Hautala & Nygård, 2003). El área de estudio contenía 22 señales de
límite de velocidad variable, cuatro de mensaje variable Señales (VMS), nueve RWIS y cuatro cá-
maras meteorológicas de carretera. Los límites de velocidad publicados dependían en condiciones
climáticas cambiantes y se fijaron a una velocidad de 60 Km/h, 80 Km/h o 100 Km/h ylos VMS se
utilizan para mostrar mensajes de advertencia como "resbaladizo", "obras viales" y "peligro". Los

28
operadores de TMC controlan los VSL de acuerdo con el clima cambiante y la superficie de la ca-
rretera condiciones y principios de control de la TMC. El operador de TMC recibe el clima y la su-
perficie de la carretera datos de condición del RWIS cada 20 minutos, Finnish Road Enterprise,
Finnish El Centro meteorológico vial del Instituto Meteorológico, las autoridades viales, la policía,
los usuarios de las carreteras, imágenes de radar meteorológico y pronósticos meteorológicos. Un
análisis de antes y después se llevó a cabo en el sección de prueba para medir los impactos del sis-
tema VSL. Durante el período de estudio 80 Km/h de velocidad límite se utilizó para acerca de 94
– 96% de el tiempo, 100 Km/h se utilizó 4% y 60 Km/h era usado sólo el 0,3% de las veces. Los
resultados del estudio indicaron que el sistema VSL aumentó la seguridad vial durante las malas
condiciones invernales al disminuir las velocidades de conducción y alargarse avanza. Durante el
período de estudio se entrevistó a personas con respecto a la implementación de vslsistema y la en-
cuesta visualización de resultados alta aceptación de el sistema.
En Halland, Suecia, se implementaron nueve sistemas VSL accionados por el clima y/o el tráfico
para observar cómo cambia el comportamiento de los conductores de automóviles durante las con-
diciones climáticas severas en interurbanos autopista E6 durante el período 2005 a 2007 (Lind,
2007). El enlace de prueba era de 55 Km y era dividido en ocho subenlaces. Los límites de veloci-
dad son controlados manualmente por la información de tráfico Centro (TIC) de la Administración
de Carreteras de Suecia en Gotemburgo. Cuando las condiciones adversas fueronlas velocidades
detectadas se disminuyeron en pasos de 10 Km/h o 20 Km/h. Flujo de tráfico en la prueba la ubica-
ción era de unos 20.000 vehículos por día con alrededor del 20% de vehículos pesados. Los límites
de velocidad se modificaron en función del coeficiente de fricción esperado, que se calcula en fun-
ción de la temperatura, humedad, y velocidad del viento y dirección del viento. De los resultados
de la encuesta sobre el sistema VSL el 90% de loslos conductores de automóviles encontraron que
el sistema es bueno y el 80% de la respuesta de los conductores que están más atentos a el estado
de la carretera. Los conductores entendieron que las condiciones climáticas son realmente severas
cuando las velocidades son Cayó a 60 y 80 km/h.
VSL Simulación Investigación
Un estudio basado en la micro-simulación utilizando el software Paramics se llevó a cabo en Flo-
rida para evaluar los beneficios de seguridad utilizando VSL en la Interestatal 4 (I-4) en Orlando,
Florida (Abdel-Aty, Dilmore, &&Dhindsa, Evaluación de límites de velocidad variables para la se-
guridad de las autopistas en tiempo real Mejora, 2006). Una sección de 20 millas en la I-4 fue ele-
gida como el área de estudio y el promedio de tráfico los volúmenes, las velocidades medias y los
datos de ocupación se recogieron utilizando los detectores de bucle dual cada 30 segundos. Las
condiciones de carga y las características geométricas del área de estudio se replicaron en el soft-
ware de simulación. Se utilizaron diferentes estrategias en el modelo que se basó en el ubicación
del cambio de límite de velocidad (aguas arriba o aguas abajo), cantidad de cambio de velocidad y
tasa de cambio de velocidad. Se consideraron escenarios de carga baja y alta. A partir de los resul-
tados, el bajo condición de carga encontró que vsls son eficaces en la reducción del peligro en cier-
tas ubicaciones y quese sugiere utilizar VSL no sólo durante los períodos pico, sino también du-
rante los períodos de menor actividad a disminuir los tiempos de viaje. Los VSL no tienen ningún

28
efecto durante las condiciones de carga alta y se sugirió Para utilice la medición de rampa en su lu-
gar.
La máxima probabilidad de choque se comparó antes y después del uso de VSL y se encontró que
hubo una disminución sustancial en la ubicación objetivo, pero también se encontró que había una
aumentar el potencial de choque en aguas arriba, lo que indica el potencial de migración de choque
(Abdel-Aty, Dilmore, &&Dhindsa, Evaluación de límites de velocidad variables para la seguridad
de las autopistas en tiempo real Mejora, 2006). Por lo tanto, el autor sugirió el uso de signos de
mensaje variable (VMS) en junto con VSL para advertir a los conductores sobre el límite de velo-
cidad que se aproxima cambiar ubicaciones aasegurar allí es una transición suave de Velocidades.
Se llevó a cabo un estudio de simulación microscópica utilizando el simulador PARAMICS para
determinar elbeneficios de seguridad de VSL mediante el uso de un modelo potencial de choque en
tiempo real (Lee, Saccomanno, & Hellinga,2002; Lee, Hellinga, & Saccomanno, 2003; Lee, He-
llinga, & Saccomanno, 2004). Para esto estudio de simulación un Autopista sin peaje de 2.5 km
elasticidad se simuló a lo largo de con bucle de cuatro Detectores y tres signos VSL como se mues-
tra en la Figura 2-1 a continuación. La información del vehículo se recopiló de los detectores de
bucle que es una entrada para la estrategia de control. La estrategia de control utilizada en este si-
mulación El modelado ha abordado lo siguiente Preguntas:
• Cuando deber velocidad Límites ser ¿cambiado?
• Cómo frecuentemente enlatar velocidad Límites ser ¿cambiado?
• Si hay que cambiar los límites de velocidad, ¿deberían aumentarse o disminuirse, y por
cómo¿mucho?
Fuente: (Lee, Hellinga, & Saccomanno, 2004)
Figura 2-1: Simulado Autopista Sección
Se diseñó una estrategia de control para reducir el potencial de choque y minimizar la diferencia
entre las velocidades medias de los vehículos y el límite de velocidad establecido (Lee, Hellinga, &
Saccomanno, 2004). Las conclusiones de este estudio se hicieron midiendo los cambios en el po-
tencial de choque con respecto al cambio en los límites de velocidad. De los resultados de este es-
tudio se concluyó que el VSL puede reducir el potencial de choque total promedio al reducir tem-
poralmente los límites de velocidad durante riesgoso condiciones de tráfico, frecuentes cambio de
los límites de velocidad pueden aumentar el bloqueo potencial, reducción de los límites de veloci-
dad demostraron disminuir en el potencial de choque, pero con un aumento en el tiempo de viaje y

28
la advertencialos conductores de antemano con respecto a las condiciones de tráfico de riesgo que
se acercan es probable que sea eficaz en Reducir potencial de bloqueo.
Para medir los impactos de los VSL en la seguridad y el tiempo de viaje, se realizó una simulación
microscópica realizado y combinado con un modelo de choque categórico (Allaby, Hellinga, &
Bullock, 2007). Los VSL se implementaron mediante una lógica de control que se diseñó en fun-
ción de la ocupación y velocidades medias de los vehículos. Los resultados de la lógica de control
inicial sí demostró que la seguridad se pueden lograr beneficios, pero a costa de los altos tiempos
de viaje, por lo que los autores de este artículo modificaron pocos parámetros de entrada y encontró
que hay una mejora de seguridad significativa con una disminución enviajar veces.
2.2 VSL Control Estrategias
Velocidades Límites son basado en ingeniería estudios que implicar Factores tal como libre veloci-
dades de flujo, estruendo experiencia orilla del camino desarrollo y calzada geometría. Idealmente
el 85ésimo
percentil la velocidad del tráfico que fluye libremente bajo condiciones de buen tiempo y
visibilidad se considera una límite de velocidad óptimo para una carretera, pero durante condicio-
nes climáticas severas el límite de velocidad es Por lo general, no es razonable y los conductores
deben seleccionar una velocidad de conducción segura. El aumento de la velocidad desviación en-
tre los vehículos resultante de que los conductores individuales seleccionen su propia velocidad se-
gura conduce a un mayor potencial de choque (Garber & Gadiraju, 1988). Los límites de velocidad
variables son considerado un método para armonizar el flujo de tráfico relacionado con las condi-
ciones en tiempo real. Velocidad efectiva las estrategias de gestión son esenciales para reducir los
accidentes causados por la alta velocidad varianza (Organización Mundial de la Salud, 2008; Pi-
sano & Goodwin, 2004; Pisano & Goodwin, 2002). El despliegue estratégico de VSL resulta en la
reducción de accidentes a medida que armonizan el tráfico yreducir la variación de velocidad entre
ellos (Ha, Kang, & Park, 2003; Heces, Hellinga, y Saccomanno, 2004; Rama, 1999; van den Hoo-
gen ( Smulders, 1994).
Muchas estrategias de control vsl se modelaron en función de la densidad de flujo de tráfico y la
velocidad de flujo Relaciones para Maximizar seguridad Beneficios y tráfico volumen rendimien-
tos (Goodwin & Pisano, 2003; Jianlong, Hwan, y Ioannou, 2006; Karaaslan, Varaiya, y Walrand,
1991; Papageorgiou, Kosmatapoulos, & Papamichail, 2008; Smulders, 1990). Un tiempo real bo-
rroso se diseñó un sistema VSL controlado por algoritmos que utiliza información meteorológica
de carretera en tiempo real por la Universidad del Norte de Arizona y el Departamento de Trans-
porte de Arizona (Placer & Sagahyroon, 1998). Este sistema recomienda límites de velocidad con-
tinuamente basados en la atmósfera y las condiciones de la superficie de la carretera a lo largo de la
interestatal 40 en el norte rural de Arizona. Siete entradas diferentes se seleccionaron parámetros
para esta lógica de control de la condición de la superficie de la carretera, la velocidad media del
viento, el viento velocidad de ráfaga, visibilidad, grado de vientos cruzados, intensidad de precipi-
tación y emergencia. Basado en elentradas, sistema recomendará un límite de velocidad máxima
prudente. El sistema nunca fue evaluadodesde Fue nunca implementado en el campo.

28
En Alemania se diseñó una estrategia de control para gestionar el tráfico en las carreteras con Ob-
jetivos de mantener el flujo de tráfico, ralentizar el tráfico antes de las zonas de congestión y mini-
mizar lariesgo de accidentes debido al mal tiempo (Krause, von Altrock, & Pozybill, 1996). Dos
tráficos se aplicaron estrategias de gestión en la B27, una carretera estatal en Alemania, para identi-
ficar el tráfico congestión: 1) uso de lógica difusa para identificar la congestión del tráfico, y 2) en-
foque de control de tráfico basado en la experiencia. La estrategia de control difuso utiliza el volu-
men de tráfico, la densidad de tráfico, el promedio velocidad, tipo de superficie del pavimento (he-
lada o húmeda) y visibilidad como variables de entrada. Los resultados de esto estudiar Concluyó
ese el borroso lógica acercarse Para identificar congestión es más rápido y más fidedigno.
Se realizó un estudio en Finlandia en la autopista E18 para observar los efectos del clima automati-
zadoVSLs controlados (Rama, 1999). El corredor del proyecto es una carretera de acceso limitado
de 114 km de largo con36 VSL Signos y Cinco DMS Signos. VSL Fueron controlado automática-
mente basado en datos reunido

28
de dos estaciones RWIS que se actualiza cada cinco minutos. La automatización de VSL se basa en
caída de lluvia o nieve, intensidad de la lluvia, condiciones de la superficie de la carretera, visibili-
dad y velocidad del viento. DMS fueronusado a lo largo de con VSL Para proporcionar adicional
información acerca de camino condiciones a la carretera Usuarios.
A partir de los resultados de este estudio se observa que durante la temporada de invierno cuando
se registran los límites de velocidad cambiado De 100 Km/h Para 80 Km/h allí era un disminuir en
velocidad media de coches por 3.4 Km/h enademás de la reducción de velocidad media media de
6,3 Km/h que se debe a las inclemencias meteorológicas condiciones.
La sincronización automatizada de la señal relacionada con el tiempo se instala en la ciudad de
Clearwater, Florida, ya que hay frecuentes congestiones de tráfico importantes durante las tardes
debido a tormentas eléctricas (Andrus, Amiro, & Yauch, 1994). Un pluviómetro eléctrico está ins-
talado en la parte superior del poste de señal de tráfico cerca de la playa, que esconectado al con-
trolador de señal. Cada vez que el pluviómetro detecta un umbral predeterminado, una señal es re-
cibido en 14 señales de tráfico del centro de la ciudad para ejecutar nuevos planes de tiempo. Se
basa la sincronización de la señal en volúmenes de tráfico que permite largas sincronizaciones ver-
des durante la congestión y restaura a la normalidad cuando los volúmenes de tráfico son normales.
La automatización de la señal de tráfico en función de las precipitaciones y el tráfico volumen se
previno la congestión del tráfico y se mejoró movilidad del tráfico.
Para estimar la capacidad de la zona de trabajo, Weng y Meng desarrollaron un modelo de árbol de
decisión utilizando dieciséis factores de influencia (2011). Se eligió la metodología del árbol de de-
cisión ya que era encontró difícil estimar la capacidad mediante el uso de modelos matemáticos
simples. 182 conjuntos de datos fueron recogidos de 14 diferentes estados y ciudades de proyectos
de zona de trabajo de autopistas para entrenar, comprobar y evaluar el modelo basado en el árbol
de decisión. Las variables utilizadas en el modelo de árbol de decisión son: capacidad de la carre-
tera como respuesta (continua) variable y porcentaje de vehículos pesados, zona de trabajo grado,
intensidad de trabajo, tipo de carretera, número de carriles abiertos, número de carriles cerrados,
zona de trabajo duración, tiempo de trabajo, ancho de carril, cierre de carril, longitud de la zona de
trabajo, condiciones climáticas, conductor composición, rampa, velocidad de la zona de trabajo y
estado o ciudad como variables explicativas. La precisión delos árboles de decisión se estimaron
comparando el modelo con la estimación de la capacidad existente modelos y el HCM utilizando
18 conjuntos de datos de evaluación. De los resultados de la comparación quedó claroese decisión
árbol basado modelo fuera Realiza el existente capacidad estimación modelos y HCM.
Un estudio de investigación se llevó a cabo en I 5 – I 205 bucle en el área metropolitana de
Portland de Oregon a estimar con precisión los tiempos de viaje (Logendran & Wang, 2008). Una
metodología de árbol de regresión se implementó para estimar el tiempo de viaje. La velocidad del
vehículo se predijo utilizando árboles de regresión, que a su vez se utiliza como un proxy para esti-
mar el tiempo de viaje. Cuatro tipos de variables explicativas: variables de flujo de tráfico, varia-
bles relacionadas con incidentes, variables relacionadas con el clima y hora del día variable se con-
sideran en el desarrollo del árbol de regresión. Cuatro estándares de caracterización se utilizaron
para caracterizar los conjuntos de datos de tráfico para determinar el mejor modelo de árbol de

28
regresión. El El modelo de árbol de regresión se probó en el conjunto de datos de evaluación y los
resultados de la prueba indicaron quelos modelos de árbol de regresión tienen una capacidad de
predicción precisa de la velocidad del vehículo y una capacidad prometedora para estimar tiempo
de viaje.
Para predecir el comportamiento de fusión de los conductores en una zona de trabajo que fusiona
áreas, se llevó a cabo un estudio en un sitio de la zona de trabajo en Singapur (Meng & Weng,
2012). Se construyó un árbol de decisión basado en ocho factores que más influyen en el comporta-
miento de fusión de los conductores. Los datos necesarios para entrenar la decisión árbol fue reco-
gido de un sitio de zona de trabajo a corto plazo ubicado en Ang mo Kio Avenue 3 en Singapur en
marzo de 2009. Del datos recopilados 80% era usado para entrenar árboles de decisión y el resto
estaban acostumbrados a las pruebas. Se realizó un estudio comparativo entre árboles de decisión y
un modelo logit binario. De los resultados del estudio se concluye que la metodología del árbol de
decisión esProporcionar mayor precisión de predicción en ambos datos de entrenamiento y datos
de prueba.
Los algoritmos de aprendizaje automático están diseñados para aprender y actualizar su sistema en
función de los resultados de uso continuo. La metodología de aprendizaje por refuerzo (RL) se
desarrolló para proporcionar una metodología óptima controles para la congestión recurrente y no
recurrente en las autopistas (Jacob & Abdulhai, 2005). RL es un método de inteligencia artificial
para algoritmos de aprendizaje automático. Modelos RL continuamente adaptarse a los cambios en
su entorno y aprender sin ningún tipo de apoyo humano. El Q-Learning el enfoque de Watkins se
utilizó para abordar la aleatoriedad del tráfico. Este algoritmo se probó paracuatro escenarios dife-
rentes de control de autopistas utilizando múltiples controles de rampa, control de tráfico de la
zona de trabajo utilizando señal de mensaje variable (VMS), control integrado de un corredor sim-
ple con una rampa y un VMS y control integrado con múltiples rampas y VMS. Todos estos mode-
los se ejecutaron utilizando Paramics microscópico simulación en Pasillos en Toronto. El modelos
Fueron correr bajo pico condiciones de flujo de tráfico y en todos los escenarios el algoritmo pro-
puesto de aprendizaje automático fue eficaz en la reducción del tráfico congestión y mejorar en
flujo de tráfico.
Se desarrolló una estrategia de control automático para desplegar VMS en la autopista interurbana
escocesared (Messmer, Papageorgiou, & Mackenzie, 1998). Esta estrategia se basa en un simple
control automático con parámetros de retroalimentación y avance de alimentación sometidos al óp-
timo del usuario Restricciones. El objetivo principal de esta estrategia es utilizar VMS con eficacia
en la desviación del tráfico en una red diferente para aliviar la sobrecarga de la red principal. Flujo
de ruta y colas se utilizaron modelos para identificar las ubicaciones de incidentes y se utiliza vms
apropiado para mostrar el tiempos de retardo y rutas alternativas. Para evaluar la estrategia de con-
trol se realizaron varias simulaciones probado y de los resultados de estas corridas se concluyó que
una cantidad significativa de beneficios puedeser Logrado De estas estrategias de control.
Un sistema de simulación orientado al transporte basado en el aprendizaje (ALBATROSS) es una
actividad basado en el modelo de comportamiento de viaje (Arentze & Timmermans, 2000). Este
modelo predice qué las actividades se llevan a cabo cuando, dónde, durante cuánto tiempo, con

28
quién y modo de transporte basado en diversas limitaciones situacionales, temporales, espaciales,
espacio-temporales e institucionales. Árbol de decisión la metodología es el proceso central de este
modelo. Los datos del diario de actividad se utilizaron para el entrenamiento de la árbol de deci-
sión. Se realizó un estudio de caso para probar el rendimiento de este modelo desarrollado. Deel
Resultados de el caso estudiar eso era Concluyó ese el ALBATROS acercarse es muy útil en
Desarrollo computacional proceso modelos para Previsión viajar Demandas y decisión árboles
soncapaz Para representan la heurística y naturaleza compleja de elección comportamiento.
2.3 VSL y Seguridad
En esta sección se resumen las investigaciones anteriores pertinentes para el desarrollo del rendi-
miento de seguridad Funciones (SPF) y el análisis de puntos calientes de choque, incluido el análi-
sis de seguridad de línea de base, antes después de análisis de datos de choque, métodos estadísti-
cos para analizar datos de conteo y método empírico de Bayes.Toda la literatura relevante mencio-
nada anteriormente se describirá en las siguientes subsecciones que será ayuda a entender la meto-
dología utilizada para esta investigación.
Referencia Seguridad Análisis
El Resultados de el referencia seguridad análisis proporcionar un punto de comparación en determi-
nar el cambioen el rendimiento de seguridad con la implementación de una contramedida de segu-
ridad, como una variable sistema de límite de velocidad. Con el fin de llevar a cabo un análisis de
referencia, es muy importante saber qué se necesita información de datos de bloqueo. La mayoría
de los informes de bloqueo incluyen atributos de bloqueo, como el clima condición, condición de
la carretera, tiempo de ocurrencia del accidente, tipos de choque y el número de personas impli-
cado y heridos, etc.
Después de revisar la disponibilidad de los datos de bloqueo, el siguiente paso es determinar el tipo
de análisis que se va a realizar Realizado. La figura 2-2 ilustra la relación entre la disponibilidad de
datos de bloqueoy posibilidades de análisis (Golembiewski & Chandler, 2011). De la figura se des-
prende queSe pueden llevar a cabo varios tipos de análisis de datos para apoyar los problemas de
seguridad, dependiendo de los diferentes tipos de disponibilidad de datos. Por ejemplo, si es nece-
sario realizar un análisis de clúster, solo se necesitará información de ubicación del bloqueo. En el
análisis de seguridad de línea de base, los tipos de análisis de datos incluír frecuencia de choque,
promedio de bloqueos, tendencia análisis y tasas de accidentes.

28
Fuente: (Golembiewski & Cerero 2011)
Figura 2-2: Relación entre Disponible Información y Seguridad Análisis Posibilidades
La frecuencia de choque es una de las formas más simples de análisis de datos de choque (Consejo
Nacional de Investigación, 2010). La frecuencia de los fallos puede definirse como el número de
fallos que se producen dentro de un determinado tramo de carretera. Varios bloqueos que ocurren
en las mismas ubicaciones o en el mismo período de tiempo podría ser una indicación de un pro-
blema de seguridad. Así que hay dos tipos de clustering: espacial y temporal. El clustering espacial
es el tipo de análisis más utilizado. Khattak y Knapp estudiaron interestatalcarretera estruendo Le-
siones durante invierno nieve y no nieve Eventos (2001). Ellos Comparado lesiones por accidentes
en carreteras interestatales durante la nieve y sin nieve para los mismos segmentos después de con-
trolar explícitamente las variaciones temporales (estacionales, mensuales, semanales y horarias) y
espaciales. Éste investigación fundar ese ambos no-daño y Herida estruendo Tarifas en interestatal
Carreteras significativamente aumento durante la nieve de invierno Eventos.
El promedio de bloqueos permite a los ingenieros normalizar los datos de bloqueos de la misma
manera período de tiempo o por el mismo tramo de tramo de tramo de calzada. A veces los inge-
nieros necesitan examinar la tendencia de los accidentes con el tiempo para determinar si hay algún
patrón que pueda indicar posibles problemas de seguridad. Tasa de accidentes información es otra
medida, en adición Para estruendo frecuencia para evaluar la seguridad de un sección particular de
la carretera. Para determinar las tasas de accidentes, una serie de hechos importantes acerca de un
es necesario conocer la carretera, incluido el volumen de tráfico (generalmente como ADT o
AADT), el la longitud de la sección de la carretera, y el número de accidentes que se han produ-
cido en esa sección. Las tasas de accidentes para los segmentos de carreteras se expresan normal-
mente como el número de accidentes por millón Millas recorridas por vehículos (MVMT). Las

28
tasas de bloqueo se pueden calcular utilizando las ecuaciones 1 y 2 (Nacional Consejo de Investi-
gación, 2010).
VMT = AADT ∗ Largura de corredor ∗ 365 (Ecuación 1)
Estruendo Tasa =
# de Accidentes ∗ 1,000,000
VMT
(Ecuación 2)
En esta investigación, el análisis de se-
guridad de referencia representa princi-
palmente el análisis de tendencias.
Análisis de tendencias incluye la varia-
ción en las frecuencias de choque por
milepost, la variación en las frecuen-
cias de choque por añoy por invierno,
la variación en las frecuencias de cho-
que de diferentes tipos de choque por
año, y por invierno, uncomparación de
la variación estacional en las frecuen-
cias de choque por tipos de choque,
una comparación de la tasa de acciden-
tes por año y por temporada, y una
comparación de estacional variación de
estruendo tasa por tipos de bloqueo.
Seguridad Rendimiento Función
Con el fin de mejorar la seguridad, es
importante entender por qué se produ-
cen accidentes. Hay un un número sig-
nificativo de esfuerzos de investigación
anteriores que han modelado la ocu-
rrencia de accidentes. Abdel-Aty y
Radwan estudió el modelado de la ocu-
rrencia y participación de accidentes de
tráfico (2000). Los resultadosmostró
que AADT, velocidad, ancho de carril,
número de carriles, uso de la tierra, an-
cho de hombros y mediana width tiene
un impacto estadísticamente significa-
tivo en la ocurrencia de bloqueos.
Tegge et al. estudiaron seguridad
Performance Functions (SPFs) en Illinois y encontró
que AADT, control de acceso, uso de la tierra, tipo de
hombro, ancho de hombro, índice internacional de ru-
gosidad, número de carriles, ancho de carril, surco la
profundidad, el tipo de mediana, el tipo de superficie
y el número de intersecciones tienen un impacto signi-
ficativo en la seguridad (2010). Khattak y Knapp ob-
servaron en su estudio sobre los efectos de los eventos
de nieve en la interestatal choques de carreteras que la
duración más larga del evento de nieve, evento de
nieve más alto, velocidad promedio del viento, y el
tráfico más alto durante los eventos de nieve aumenta
significativamente la frecuencia de los accidentes
(2001). Andrey y Yagar encontró que el riesgo gene-
ral de accidentes durante las condiciones climáticas de
lluvia se incrementa en 70 porcentaje en comparación
con las condiciones normales (1993). Kalokoata y Se-
neviratne observados en su estudio sobre modelos de
predicción de accidentes que sección longitud, grado
de curvatura, hombro derecho ancho, y el número de
carriles son significativos en el nivel del diez por
ciento de significancia (1994). Por cientoel grado y el
ancho izquierdo del hombro no podían resolver el ni-
vel de significación del diez por ciento. Cafiso et al.
desarrolló modelos integrales de accidentes para ca-
rreteras rurales de dos carriles y encontró esa sección
longitud, volumen de tráfico, densidad de calzada;
clasificación de peligro en carretera, relación de cur-
vatura y número de velocidad Diferenciales superior
que 10 kilómetros por hora aumentado estruendo ocu-
rrencias significativamente (2010).
A partir de la investigación, se puede ver que hay mu-
chas variables diferentes que están relacionadas con el

28
accidente ocurrencia como característi-
cas geométricas, variables meteoroló-
gicas, exposición, velocidad, etc. A tra-
vés de En esta investigación se han
aplicado diferentes enfoques de mode-
lado para encontrar la relación entre
ocurrencias de bloqueos y las variables
explicativas, como Regresión lineal
múltiple, Poisson Regresión, Regresión
de Poisson inflado cero (ZIP), Regre-
sión binomial negativa (NB), Cero-
Regresión binomial negativa inflado
(ZINB). Jovanis y Chang estudiaron
por qué lineal múltiple La regresión no
es adecuada para modelar la aparición
de bloqueos (1986). En esa investiga-
ción mostraronese un múltiple regre-
sión modelo acercarse es en el base de
alguno Suposiciones ese No caber
pozo
con datos de frecuencia de accidentes.
El supuesto principal es que la distri-
bución de frecuencias tiene que ser
normalmente distribuido. La mayoría
de los datos de frecuencia de bloqueo
infringen esta suposición. Entonces fue
observó que los datos de frecuencia de
choque poseen algunas características
especiales, como no enteros datos, da-
tos de recuento y también sobredisper-
sados. En 1993, Miaou (1993) estudió
la actuación de Modelos de Poisson y
regresión binomial negativa en el mo-
delado de la relación entre camiones
accidentes y diseño geométrico de tra-
mos de carretera. Recomendó que la
regresión de Poisson o Los modelos
ZIP podrían ser el modelo inicial para
establecer una relación debido a las
frecuencias de choque son datos de re-
cuento. Pero en la mayoría de los datos
de accidentes, el valor medio de las
frecuencias de accidentes es inferior al variación, y en
este caso, los datos de accidentes serían sobredisper-
sados. Si hay una dispersión excesivaen los datos de
frecuencia de choque, NB o ZINB sería la mejor op-
ción. En la mayoría de los datos de accidentes, acci-
dente las frecuencias muestran una dispersión exce-
siva significativa y exhiben un exceso de ceros. En
este caso el ZINB regresión el modelo parece ser el
mejor modelo.
Modelado Metodología
En la mayoría de los casos, el conjunto de datos de
bloqueo posee una dispersión excesiva en la variable
de respuesta y se ajusta bien con distribución NB. En
base a la discusión anterior, NB se puede seleccionar
como la regresión técnica en el establecimiento de la
relación entre la frecuencia de choque y las variables
explicativas. Enel siguiente sección NB se discutirá
brevemente.
El modelo de regresión de Poisson es la base del mo-
delo NB. Cuando varianza de la respuesta variables
supera la media, indica la presencia de dispersión ex-
cesiva en el conjunto de datos. La presencia dela dis-
persión excesiva sugiere el modelo NB donde se cuida
el sesgo de dispersión excesiva.
Vale la pena mencionar que cuando un modelo de re-
gresión se ocupa de varias variables explicativas,
existe la posibilidad de relacionarse entre sí entre las
variables explicativas, lo que se conoce como multi-
colinealidad. El problema con la multicolinealidad es
que cuando las variables explicativas se vuelven alta-
mente correlacionados, produce un error estándar más
grande y se vuelve mucho más difícilPara determinar
cuál explicativo variable es productor el efecto en el
independiente variable.
Tenga en cuenta que el error estándar grande podría
deberse a alguna otra propiedad además de la multico-
linealidad como una alta cantidad de variación en la
muestra y un tamaño de muestra más pequeño. Aun-
que multicolinealidad hace que los estimadores sean
sesgados, ineficientes o inconsistentes, y tampoco

28
tiene ningún impacto en el rendimiento
de previsión del modelo, hace que los
coeficientes sean insignificantes (Ab-
del-Aty &Radwan, 2000). Dado que la
multicolinealidad provoca un modelo
erróneo, es muy importante sabercómo
sucede esto y cómo se puede quitar del
modelo. Algunas de las causas más co-
munesque podría resultar en multicoli-
nealidad incluye incluyendo una varia-
ble explicativa, cuyo efecto es ya cal-
culado a partir de otra variable, error al
excluir una categoría que podría suce-
der debido al uso inadecuado de las va-
riables ficticias, el uso de la misma va-
riable o casi la misma variable más de
una vez. Dado que la multicolinealidad
produce un modelo erróneo, antes de
iniciar un modelado predictivo, es ne-
cesario detectar que las variables expli-
cativas son altamente correlacionado y
excluir uno de ellos del modelo. Conti-
nuar este proceso siempre y cuando
haya multicolinealidad insignificante.
Algunos de los métodos comunes utili-
zados para determinar la multicolinea-
lidad incluye por ejemplo un gran valor
de correlación entre pares de variables
explicativas, valores bajos de t-estadís-
tica, utilizando el Factor de Inflación
de Varianza (FIV), y la variación de las
estimaciones a partir de modelo para
modelar etc.
Lord and Mannering estudió los datos
fundamentales y las cuestiones meto-
dológicas relacionadas con el mode-
ladofrecuencias de choque (2010). Es-
tos problemas se han mostrado como
posibles fuentes de error en la selec-
ción deLa técnica del modelo apro-
piado que provoca estimaciones erró-
neas de los parámetros utilizados en el
modelo. De las cuestiones mencionadas en esa inves-
tigación, la dispersión excesiva, la variación del
tiempo explicativa variables, correlación espacial y
temporal, media de muestra baja y tamaño de muestra
pequeño, omitido el sesgo variable, bajo notificación
y las variables endógenas podrían dar lugar a estima-
ciones erróneas en esteinvestigación. Aparte de esa
sección homogénea, los factores humanos también po-
drían proporcionar errores Estimaciones de paráme-
tros del modelo.
Hay tres estudios básicos disponibles para evaluar la
efectividad de la seguridad: observacional antes de-
después de estudios, estudios observacionales trans-
versales y estudios experimentales antes y después
(Consejo Nacional de Investigación, 2010). Entre
ellos, estudios observacionales de antes y después uti-
lizando SPFs por empírico Bayes (EB) Método es el
enfoque más preferido en la evaluación de la eficacia
de la seguridad principalmente debido a no tener re-
gresión a la media de sesgo de selección, y no necesi-
tar uncontrol de no tratamiento Sitios (Nacional Inves-
tigación Consejo 2010). El EB antes-después seguri-
dad
El enfoque de evaluación se utiliza para comparar las
frecuencias de choque entre antes y después del pe-
ríodo de la aplicación del plan de seguridad. Powers y
Carson (2004) estudiaron el método EB en la medi-
cióneficacia de la seguridad. Según su estudio, el pro-
ceso del método EB consta de cinco pasos: determinar
la función de rendimiento de seguridad (SPF) de pre-
decir la ocurrencia de accidentes, determinar paráme-
tro de dispersión excesiva, los pesos relativos, los blo-
queos esperados estimados y el índice de efectividad.
Capítulos 9 y 10 de la Manual de capacidad de carre-
teras también se describe el procedimiento deimple-
mentar el método eb en detalle (Consejo Nacional de
Investigación, 2010). En la siguiente sección, el pasos
de Se discutirá el método EB brevemente.
Estruendo Caliente Mancha Análisis
Se ha realizado una cantidad significativa de investi-
gación para identificar los puntos calientes de choque

28
utilizando diferentes metodologías de
identificación de problemas y métodos
de cribado como el análisis de escala
móvil, Empirical Bayes Method, Ker-
nel Density Estimation, Moran's I In-
dex Method, Getis Ord Gi* etc. Hauer
(1997) estudió cómo los puntos calien-
tes de choque se pueden identificar en
función de la tasa de accidentes en lu-
gar de que el uso de la frecuencia de
bloqueo. Hauer y otros (2002) estudia-
ron la identificación de los lugares pe-
ligrosos utilizando el método empírico
de Bayes (EB) para estimar la frecuen-
cia de choque esperada. Método EB de
se encontró que el análisis era más pre-
ciso en el control del sesgo de regre-
sión a la media teniendo en cuenta fun-
ción de rendimiento de seguridad de
cuenta (SPF) como un grupo de com-
paración. Este método también se
puede utilizarPara identificar dónde se
produce un cambio significativo en la
frecuencia de los choques después de
implementar la seguridad esquema. En
2010 Herbel et al. (2010) estudiaron 12
métodos de identificación de proble-
mas identificados en Manual de Segu-
ridad vial (HSM) (Consejo Nacional
de Investigación, 2010). A veces los
estados tienen suposeer problema iden-
tificación métodos Otro que el 12 Pro-
blema de HSM identificación métodos.
Según HSM, los 12 métodos de identi-
ficación de problemas son (Consejo
Nacional de Investigación,2010):
• Promedio estruendo frecuen-
cia
• Estruendo Tasa
• Pariente severidad índice
• Crítico estruendo tasa
• Exceso Predijo estruendo frecuencia utilizar
método de Momentos
• Nivel de servicio de seguridad
• Exceso Predijo promedio estruendo frecuen-
cia Usando Seguridad Rendimiento Función (SPFs)
• Probabilidad de específico estruendo Tipos
Exceder umbral proporción
• Exceso proporción de específico estruendo
Tipos
• Esperado promedio estruendo frecuencia con
Empírico Bayes - (EB) Señor Presidente, señoras y se-
ñor ajuste
• Equivalente Propiedad Daño Solamente
(EPDO) promedio estruendo frecuencia con EB ajuste
• Exceso Esperado promedio estruendo fre-
cuencia con EB ajuste
Entre el encima problema identificación métodos el
métodos ese uso SPFs y EB ajusteproporciona los re-
sultados más precisos basados en abordar el sesgo de
regresión a la media (RTM) prevalente en los datos de
bloqueo, establezca un umbral para la comparación y
da cuenta del tráfico volumen. El selección de pro-
blema identificación método sobre todo Depende en el
tipo de calzada
segmento (es decir, rural urbano autopista sin peaje),
datos disponibilidad para Establecer SPF, y EB mé-
todo. EBmétodo se ha discutido en detalle anterior en
esta sección.
Esta investigación también analizó otros métodos de
detección, como la clasificación simple, la escala mó-
vil análisis o búsqueda de picos. Los métodos de bús-
queda de picos incluyen Anselin Local Morans I, y
Getis- Ord Gi*. Los métodos Anselin Local Morans I
y Getis-Ord Gi* se pueden aplicar utilizando ArcGIS
herramientas. Herbel et al. discutieron los métodos de
selección: clasificación simple, análisis de escala mó-
vil, y búsqueda máxima (2010). El método de

28
clasificación simple es el método más
simple que clasifica los sitios en fun-
ción de el mayor potencial de mejora
de la seguridad o el mayor valor del
problema seleccionado metodología de
identificación. Si la agencia de seguri-
dad en el transporte quiere establecer
una meta minimizando el totalse blo-
quea, la selección de la ubicación con
la mayoría de los bloqueos parece ló-
gico. En el análisis de escala móvil, un
la longitud fija predefinida se mueve a
lo largo de la ruta calculando la fre-
cuencia de accidentes en cada uno Si-
tios. El método de búsqueda de picos
es muy similar al análisis de escala
móvil. Aquí el segmento de la carretera
divide el segmento en algunos subseg-
mentos. Luego se aplicará el análisis
de escala móvil en cada uno subseg-
mento y proporciona un valor de índice
con significación estadística en cada
segmento.
Esta investigación se centra en las me-
todologías de búsqueda de picos como
Anselin Local Morans I, y Getis-Ord
Gi* utilizando el Sistema de Informa-
ción Geográfica (SIG). A diferencia de
la estadística tradicional y métodos de
detección; Anselin Local Morans I, y
Getis-Ord Gi* en realidad usan espacio
relaciones directamente en las matemá-
ticas formuladas. En la investigación
pasada, la mayoría de los estudios
acerca de la identificación de puntos
calientes de bloqueo utilizando kernel
de densidad de estimación (KDE) están
en los dos espacio dimensional. Ander-
son se estudió el patrón espacial de los
accidentes relacionados con lesiones
utilizando SIG y KDE (2009). Tam-
bién presentó una metodología de
agrupamiento utilizando datos y resultados ambienta-
les del patrón espacial de accidentes relacionados con
lesiones. Este estudio fue ilustrado usando los cho-
ques de Área de Londres en el Reino Unido. Flahaut
et al. estudiaron la comparación de dos métodos: la
autocorrelación globalestimación de la densidad del
índice y del núcleo para determinar la ubicación y la
longitud de los tramos de carretera con concentración
de accidentes de tráfico (2003). Concluyeron que el
método del índice de autocorrelación esel mejor enfo-
que, ya que tiene en cuenta la estructura espacial local
y los segmentos variables longitud de los lugares peli-
grosos. El objetivo principal de KDE es encontrar la
densidad de bloqueos por sumando la frecuencia de
bloqueos dentro de un ancho de banda de búsqueda.
Sin embargo, más comúnmente utilizado, planar KDE
ha sido desafiado al hecho de que los accidentes de
tráfico se producen en las carreteras y dentro de la ca-
rretera redes que son las porciones del espacio 2-D
(Silverman, Density Estimation for Statistics y Data
Analysis, 1986). Pero ese espacio 2-D necesita ser
simplificado a líneas 1-D que estima el densidad sobre
una distancia en lugar si como área (Truong & Some-
nahali, 2011). Esta transformación insta a otro pro-
grama dependiendo de la configuración de red. Otra
cuestión importante es que ni planar KDE ni red KDE
se puede probar para la significación estadística.
Los accidentes de tráfico son eventos raros y aleato-
rios que tienen una tendencia a agruparse en ciertos
Ubicaciones. El proceso sencillo de trazar el mapa re-
vela las características de agrupación en clústeres de
accidentes que ocurren. Condiciones de la carretera,
condiciones meteorológicas, alineación horizontal de
la calzada, pendientey las condiciones de iluminación
son los factores que más contribuyen al problema del
accidente. Una de las seguridades Medidas consiste en
determinar los lugares peligrosos y visitar los lugares
que identifican el factores que contribuyen a que ocu-
rran muchos accidentes en esa sección. Con el fin de
determinar el lugares peligrosos a lo largo de la carre-
tera, métodos más utilizados, Análisis de escala móvil
técnica, Análisis de Conglomerados y Valores

28
Atípicos (Anselin Local Morans I) y
Análisis de Puntos Calientes (Getis-
Ord Gi*) podría implementarse utili-
zando SIG más fácilmente. Puesto que
en esta investigación los desplomes
son depende de los eventos climáticos
en invierno que están muy relaciona-
dos con las condiciones geográficasy
proximidades atmosféricas, técnicas
estadísticas espaciales como Anselin
Local Morans I y Getis-Ord Gi* puede
resolver estos problemas. En esta in-
vestigación, se ha seleccionado la fre-
cuencia de choques reportadacomo
metodología de identificación de pro-
blemas y análisis de escala móvil, An-
selin Local Morans I, y Getis-Ord Gi*
se seleccionan como los métodos de
cribado. En los párrafos siguientes An-
selin Se discutirán morans I locales,
Getis-Ord Gi*, y análisis de escala mó-
vil. En los siguientes Subsecciones las
técnicas serían Discutido en detalle.
Corredizo Escama Análisis
En el corredizo escama análisis un pre-
definido fijo largura Movimientos a lo
largo de el ruta calculador elfrecuencia
de accidentes en cada segmento. Éste
procedimiento enlatar ser descrito
como Sigue:
Seleccione la longitud del segmento de
análisis. Generalmente es una milla en
el área rural. Selección de la longitud
del segmentose basan en datos que de-
penden del tráfico medio diario (ADT),
las variaciones del clima y la carretera
geometría.
2.4 Invierno Severidad Índices
Para reducir los accidentes de tráfico
de invierno y el mantenimiento de las
carreteras de invierno, es muy importante clasificar
las condiciones meteorológicas. Dada la alta variabili-
dad de las condiciones invernales de un año a otro en
muchosRegiones, se hace difícil aislar los efectos de
las contramedidas de seguridad sin controlar por las
diferencias en las condiciones meteorológicas. Las va-
riables que cuantifican las condiciones meteorológicas
pueden venir de estaciones meteorológicas tradiciona-
les operadas por agencias meteorológicas, Road Weat-
her Information Sistemas (RWIS) y datos de previsión
meteorológica. Información meteorológica, tanto de
observaciones como de observaciones pronósticos, se
pueden clasificar como tiempo atmosférico o de carre-
tera dependiendo de la altura por encima de la la su-
perficie de la Tierra a la que pertenecen los datos me-
teorológicos. Para su uso en análisis de accidentes de
tráfico, es más deseable utilizar fuentes de datos me-
teorológicos de carreteras, ya que esto tiene una corre-
lación más fuerte con las condiciones los conductores
experimentarían que el tiempo atmosférico. A pesar
de que la información meteorológica de la carretera es
más deseable, a menudo es más difícil de conseguir.
Mientras que el uso de estaciones meteorológicas al
borde de la carretera ha aumentado en gran medida en
la última década puede haber problemas con la fiabili-
dad de los datos con estas estaciones pendiente a su
ubicaciones remotas y gran número de externo senso-
res.
Hay una serie de esfuerzos de investigación anteriores
para desarrollar índices de gravedad de invierno que
combinan varias variables meteorológicas en un solo
valor que cuantifica la gravedad de una tormenta de-
terminada o temporada de tormentas. Khattak y
Knapp estudiaron los efectos de los eventos de nieve
en los accidentes de carreteras interestatales (2001).
Encontraron que la duración del evento de nieve, la
intensidad de las nevadas y la velocidad promedio del
viento durantelos eventos de nieve son un factor im-
portante que contribuye. Además, AADT encontró
que era significativo factor que contribuye a la ocu-
rrencia de accidentes. Khattak y Knapp definieron un
evento de nieve de invierno como un evento

28
meteorológico de 4h o más en el que se
registró una intensidad de nevada de
0,5 cm/h o superior por Estaciones
RWIS a lo largo de las secciones de ca-
rreteras interestatales bajo investiga-
ción. Temperatura del aire por debajola
congelación, la superficie húmeda del
pavimento y la temperatura del pavi-
mento por debajo del punto de conge-
lación fueron otras Requisitos para la
identificación de nieve eventos (Khat-
tak & Knapp 2001).
Knapp et al. definieron las tormentas
de invierno como la nevada ocurre por
la duración de cuatro o más horas y
0,51centimeters por hora o más. Dos
tormentas cualesquiera separadas por
un solo "no-tormenta hora" (Knapp,
Smithson, & Khattak, 2000). North-
West Weathernet, una consultora me-
teorológica privadaservicio, propor-
ciona información de previsión meteo-
rológica de carreteras sobre cinco va-
riables; Nieve, Hielo, Escarcha,
Viento,e I/BS (Hielo y nieve que so-
pla) clasificado de 0 a 10 donde 10 re-
presenta la peor condición y 0 repre-
senta la mejor condición para conducir
(NorthWest Weathernet Inc, 2013). El
pronóstico del tiempo en carretera la
información está diseñada para ayudar
al personal de mantenimiento a antici-
par las próximas necesidades de perso-
nal, pero enlatar Además tener valor
como un origen de datos para Índices
de gravedad invernal.
2.5 VSL y Velocidad Conformi-
dad
Fuente: (DayWeather, Inc. 2013)

85
La velocidad, la variación de la velocidad y el cumplimiento de la velocidad son factores importantes
relacionados con la frecuencia y lagravedad de los accidentes de tráfico. La Administración Nacional
de Seguridad en las Carreteras (NHSA, por sus sus, por sus partes) informa de 10.530 en 2010 se per-
dieron vidas relacionadas con el exceso de velocidad en accidentes de tráfico (Tuss, 2012). El costo
del exceso de velocidad bloqueos relacionados en los Estados Unidos Estados se estima en $40.4 mil
millones cada uno año. Aunque mucho Esfuerzos have sido hecho en seguridad Mejoras y seguri-
dad investigación velocidad relacionado Muertes en Estados Unidos todavía representar 31% de el
total tráfico Muertes en 2010, un Aumento del 7% Comparado Para 2000.
El sistema de límites de velocidad variable (VSL) a lo largo de las carreteras rurales es una estrategia
operativa utilizada para abordar los problemas de seguridad relacionados con la velocidad. Los siste-
mas VSL utilizan información en tiempo real, como el tráfico volúmenes, velocidades y clima para
establecer límites de velocidad exigibles. En las zonas urbanas, los sistemas VSL son se utiliza prin-
cipalmente para reducir la congestión, mientras que en los corredores rurales la atención se centra en
la seguridad. En las zonas rurales corredores sujetos a condiciones climáticas invernales frecuentes y
severas, los sistemas VSL pueden ayudar a los conductores en la selección de velocidades seguras
para las condiciones actuales. Para asegurarse de que los sistemas VSL serán eficaz, las velocidades
variables publicadas deben alcanzar el mayor grado de cumplimiento de velocidad de Controladores
en el corredor.
Hay una serie de estudios centrados en identificar la relación entre la seguridad vial yvelocidad varia-
ción y velocidad conformidad. En 1988, un estudiar era Realizado Para investigar el relación entre la
variación de velocidad y la tasa de accidentes (Garber & Gadiraju, 1988) El los resultados indicaron
que la variación de la velocidad se vio afectada significativamente por el tipo de carretera, carretera
geometrías y velocidad de diseño. También se reveló que a medida que la variación de velocidad au-
mentó el la tasa de accidentes también aumentó. Resultados similares fueron encontrados en un es-
tudio de 1997 basado en 26 años de datos en Saskatchewan, Canadá (Liu & Popoff, 1997). Esta in-
vestigación indicó que las víctimas y víctima tasa se correlacionan con la velocidad variación.
El límite de velocidad racional se seleccionó con la percepción común del conductor de la idoneidad
de velocidad de conducción que ayuda a reducir la desviación de velocidad y mejorar la seguridad
vial. Un estudio con respecto al uso de límites de velocidad racionales en Virginia encontró que el
cumplimiento del conductor aumentó sustancialmente cuando el límite de velocidad publicado au-
mentó de 55 mph a 65 mph (Son, Fontaine, & Parque, 2009). El aumento de la velocidad de aplica-
ción es la estrategia más común para mejorar la conducción conformidad con velocidad Límites pero
el inversión y el regiamente mantenimiento costar haceres prohibitivo. También muchos investiga-
dores se han centrado en identificar las variables demográficas influir en el cumplimiento del conduc-
tor. Basado en la edad de investigación anterior, el género, el kilometraje y los grupos socioeconómi-
cos han encontrado ser las variables demográficas clave. Conductores más jóvenes, hombres los con-
ductores, los conductores de mayor kilometraje y los conductores de los grupos socioeconómicos más
altos han demostrado tienden a tener un cumplimiento más bajo del conductor que los conductores

85
mayores, las conductoras, los conductores de menor kilometraje y Controladores de, inferior grupos
socioeconómicos (Elliott, Armitage, - Baughan 2003).
Otras investigaciones que analizan los factores que influyen en la velocidad encontraron el nivel de
congestión, las condiciones climáticas y la visibilidad para ser importante (Giles, 2003). A raíz de un
estudio anterior, Giles creó un multivariado análisis modelo cuál indicado ese 62% de el velocidad
varianza Podría ser Explicópor entorno de la carretera y vehículos variables relacionadas (Giles,
2004).
Hay estudios de investigación que analizan el cumplimiento y la seguridad del conductor en un corre-
dor VSL. Un la simulación se llevó a cabo en un corredor de autopista VSL en Florida y los resulta-
dos indican que VSL tieneuna mejora significativa de la seguridad mediante la elección de las estra-
tegias adecuadas (Abdel-Aty, Dilmore,- Dhindsa, 2006). Lee y Abdel-Aty llevaron a cabo un experi-
mento de simulador de conducción en una autopista sección con signos VSL, los resultados del simu-
lador encontrado VSLs son beneficiosos en la reducción de la velocidad variación y riesgo de acci-
dente (2008). Un estudio realizado en Finlandia encontró que un sistema VSL donde las velocidades
se redujeron durante las condiciones resbaladizas de la carretera disminuyeron el riesgo de accidentes
con lesiones, especialmente en condiciones climáticas adversas, ayudando eficientemente a los con-
ductores a reconocer los peligros weather and road conditions (Rama & Schirokoff, 2005). El corre-
dor finlandés VSL tenía un fijo velocidad reducción cuando resbaloso camino condiciones y no es un
completamente variable velocidad límite corredor.
PROYECTO UBICACIONES
El primer corredor de límite de velocidad variable en Wyoming se instaló en febrero de 2009 a lo
largo de un sección de la Interestatal 80 conocida como Elk Mountain, que se encuentra entre las ciu-
dades de Rawlins y Laramie en la parte sureste del estado (ver Figura 3-1). Desde entonces ese vez
tres adicionales se han instalado corredores de límite de velocidad variable a lo largo de la I-80. Se
instaló un quinto corredor VSLa lo largo de la carretera 28 de Wyoming, que pasa sobre la cordillera
wind river a través de un áreaconocido como South Pass. En el siguiente capítulo se describe cada
uno de los cinco límites de velocidad variable corredores en Wyoming incluyendo la tecnología insta-
lada a lo largo de cada corredor, el tráfico condiciones, terreno y el uso histórico del sistema VSL (es
decir, la frecuencia y la duración de varios ajustes de límite de velocidad). Los corredores se descri-
ben en el capítulo en el orden en que fueron instalado mirando fijamente con el corredor más antiguo,
Elk Mountain. Para limitar la redundancia en el informe, el la tecnología se describe con mayor deta-
lle para la Sección de Elk Mountain del informe. SubsiguienteSecciones solamente describir si el la
tecnología difiere De ese usado En Alce Corredor de Montaña.
Figura 3-1: Mapa de Wyoming Variable Velocidad Límite Pasillos
SU Tecnología
Veinte señales de VSL en diez lugares se instalaron a lo largo del corredor en febrero de 2009. Cada
signoes una señal de panel de película de desplazamiento (consulte la Figura 3-3) donde los límites
de velocidad están preimpresos en un panel giratoriopelícula. Cuando se cambia el límite de veloci-
dad, la película se desplaza a través de la velocidad publicada seleccionada. Ellos límites de

85
velocidad que se imprimen en la película son 75, 65, 60, 55, 50, 45, 40 y 35. Puesto que un tal grande
porcentaje de los vehículos son vehículos pesados, señales VSL se instalaron en pares. En cada VSL
ubicación, hay un letrero ubicado en el hombro y en la mediana. Esto es para que los conductores
puedan verlas señales de límite de velocidad, independientemente del carril en el que viajen y del tipo
de vehículo en el que se encuentren. viajando detrás. El corredor VSL original utilizaba señales VSL
de película de desplazamiento. Cada signo tiene un baliza parpadeante que se activa cuando se reduce
el límite de velocidad y cuando el límite de velocidad es reducido, "REDUCIDO", colocado sobre un
fondo amarillo brillante, aparece en la parte superior de la VSL firmar. Cuando el corredor se amplió
hacia el oeste durante el invierno 2009-2010, cuatro señales LED Pares (8 signos) Fueron Instalado
(véase Figura 3-4). El LED VSL señales también utilizadas un centelleante almenara para la configu-
ración de velocidad a continuación el

85
Figura 3-3: Desplazamiento Película VSL Signos
Figura 3-4: LED VSL Signos
El corredor final de VSL contiene 14 pares de signos de VSL con siete pares de signos en ambos en
dirección este y direcciones hacia el oeste. Los postes de milla para las 14 ubicaciones de pares de
señales se muestran en la Tabla 3-1. Como enlatar ser visto en el tabla el máximo espaciamiento entre
VSL Signos En Eastbound dirección
es 9.47 millas y 10.14 millas en dirección oeste.

100
VSL CONTROL ESTRATEGIA
Los límites de velocidad variables se instalan en un sistema de carretera para proporcionar límites de
velocidad seguros y confiablesa los usuarios de la carretera durante el mal tiempo y las condiciones
del tráfico. La estrategia de control que opera el El sistema VSL es crítico, ya que determina el límite
de velocidad recomendado que se mostrará en el VSL Signos creciente el consistencia de velocidad
límite selección y Mejorar el respuesta veces Para tanto los límites de velocidad son más cuantos más
bajos. La primera fase de esta investigación determinó que los WYDOT El protocolo manual provi-
sional para implementar el sistema VSL está funcionando actualmente menos eficiente de lo deseado
debido al aumento de la carga de trabajo por parte de los operadores de TMC y al mantenimiento li-
mitado disponible o personal de patrulla de carreteras (Buddemeyer, Young, Sabawat, & Layton,
2010) . De la literatura Revisión Se llegó a la conclusión de que la mayoría de las estrategias de con-
trol disponibles están diseñadas para las zonas urbanas los ajustes y muy pocos eran para los ajustes
rurales, tiempo-basados. Las estrategias de control identificadas para Los entornos rurales son más
estáticos y se basan en condiciones locales que no son transferibles a otros VSL Pasillos.
Antes de describir las tareas de investigación asociadas al desarrollo de un control propuesto Estrate-
gia es importante describir primero el protocolo provisional existente utilizado por WYDOT. ÉsteA
lo largo de este capítulo, el protocolo se denomina protocolo manual, ya que utiliza observacionespor
los operadores de TMC, la patrulla de carreteras y el personal de mantenimiento para iniciar el cam-
bio de velocidad decisión y Para seleccionar el apropiado velocidades para la publicación.
El siguiente protocolo manual se implementó el 13 de febrero de 2009. El Wyoming Soldados de la
Patrulla de Carreteras (WHP), foremen de mantenimiento y el Centro de Administración de Tráfico
(TMC) puede reducir el velocidad límite basado en el reglas poner adelante en el siguiente Política de
VSL.
4.1 Análisis de Tiempo Relacionado Variables
Evaluar la efectividad del sistema VSL actual e identificar las variables meteorológicas clave afec-
tando las velocidades del vehículo durante las malas condiciones climáticas en la I-80 entre Laramie
y Rawlins, unse realizó un análisis estadístico. En los modelos estadísticos se utilizaron las siguientes
variables: velocidad observada utilizada como variable de respuesta y límite de velocidad publicado,
variables meteorológicas, día y variable nocturna, variable coches y camiones utilizados como varia-
bles explicativas. Coches y camiones binarios la variable se utilizó sólo para los modelos de vehícu-
los individuales en los que esa variable estaba disponible. Para Realizar los análisis estadísticos los
datos de entrada requeridos se recopilaron de los tres diferentes Componentes ITS (sensores de velo-
cidad, RWIS y la base de datos de eventos de límite de velocidad variable) a lo largo de la corredor.
Los datos del sensor de velocidad se pueden descargar en dos formatos diferentes; datos agregados e
individuales datos. Los datos agregados son los datos que se agregan durante un intervalo de tiempo
determinado. En un minuto datos agregados los 85ésimo
percentil de las velocidades observadas se re-
portan cada minuto y el Otro Variables cuál son Descargó son dirección de viajar contar (agregado
sobre Uno minuto)y marca de tiempo. Los datos individuales proporcionan la información sobre cada
vehículo individual y el las siguientes variables se descargan dirección de viaje, longitud y marca de

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