The complexity of the traffic envir

The complexity of the traffic environment in Lower Manhattan, as well as the need to simulate the operation of a new wireless TSP system (including communication time-lags) posed several challenges. Besides the custom software needed to model NYCDOT protocols for TSP operation, challenges included high pedestrian volume, and calibrating driver behaviors for lane changing and yielding at conflict zones. Manhattan’s notorious double-parking problem also necessitated repeated and extensive field observations to quantify double-parking activity and its effects on traffic delay. For the purposes of analysis, it was more important to accurately represent the delay caused by pedestrians to vehicular traffic rather than the actual number of pedestrians observed in the field, which included numerous mid-block jaywalkers. Similarly, calibration parameters for driver behavior in the corridor were particularly difficult to quantify. Therefore, GPI employed an iterative process to carefully adjust these parameters until model predictions of travel time, throughput and queues matched field observations of these traffic measurements within their normal weekday variation.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ความซับซ้อนของสภาพแวดล้อมการจราจรในแมนฮัตตันที่ลดลงเช่นเดียวกับที่จำเป็นต้องมีการจำลองการทำงานของระบบช้อนชาไร้สายใหม่ (รวมทั้งการสื่อสารที่ล่าช้าเวลา) ที่เกิดความท้าทายหลาย นอกเหนือจากซอฟต์แวร์ที่กำหนดเองที่จำเป็นในการจำลองโปรโตคอล nycdot สำหรับการดำเนินงานช้อนชา, ความท้าทายรวมถึงปริมาณการเดินเท้าสูงและสอบเทียบพฤติกรรมการขับรถเปลี่ยนเลนและยอมที่โซนความขัดแย้ง ปัญหาของแมนฮัตตันสองครั้งที่จอดรถฉาวโฉ่ซ้ำยังเพียงพอและครอบคลุมการสำรวจสนามที่จะหาจำนวนกิจกรรมที่สองที่จอดรถและผลกระทบต่อความล่าช้าการจราจร สำหรับวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์มันเป็นเรื่องสำคัญมากที่จะต้องเป็นตัวแทนของความล่าช้าที่เกิดจากการเดินเท้าในการจราจรมากกว่าจำนวนที่แท้จริงของคนเดินเท้าที่พบในสนามซึ่งรวมถึงจำนวนมาก jaywalkers กลางบล็อก ในทำนองเดียวกันการสอบเทียบพารามิเตอร์สำหรับพฤติกรรมคนขับรถในทางเดินโดยเฉพาะอย่างยิ่งเป็นเรื่องยากที่จะหาจำนวน ดังนั้นgpi ใช้กระบวนการซ้ำอย่างรอบคอบปรับค่าพารามิเตอร์เหล่านี้จนการคาดการณ์รูปแบบของเวลาการเดินทางผ่านและการรอคิวที่ตรงกับข้อสังเกตด้านการวัดอัตราการเข้าชมเหล่านี้ภายในการเปลี่ยนแปลงวันทำงานปกติของพวกเขา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความซับซ้อนของสภาพแวดล้อมการจราจรในแมนฮัตตันล่าง ตลอดจนจำเป็นต้องจำลองการดำเนินการใหม่ช้อนชาระบบไร้สาย (รวมถึงการสื่อสารเวลา lags) เกิดความท้าทายต่าง ๆ นอกจากซอฟแวร์ที่กำหนดเองต้องรุ่น NYCDOT โปรโตคอลสำหรับการดำเนินการช้อนชา ความท้าทายรวมสูงปริมาณคนเดินเท้า และปรับเทียบโปรแกรมควบคุมการทำงานสำหรับเลนเปลี่ยนแปลง และผลผลิตในเขตพื้นที่ความขัดแย้ง ปัญหา double-parking อื้อฉาวของแมนฮัตตันยัง necessitated สังเกตฟิลด์ซ้ำ และครอบคลุมการกำหนดปริมาณกิจกรรม double-parking และผลของความล่าช้าของการจราจร สำหรับวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ มันเป็นสิ่งที่สำคัญอย่างถูกต้องแสดงถึงความล่าช้าที่เกิดจากการจราจรของยานพาหนะคิรีแทนจำนวนในฟิลด์ ซึ่งรวมหลายบล็อกกลาง jaywalkers โชคดีจริงที่โชคดี ในทำนองเดียวกัน เทียบพารามิเตอร์สำหรับควบคุมลักษณะการทำงานในทางถูกโดยเฉพาะอย่างยิ่งยากที่จะกำหนดปริมาณ ดังนั้น GPI จ้างกระบวนการซ้ำเพื่อปรับปรุงพารามิเตอร์เหล่านี้อย่างระมัดระวังจนถึงแบบจำลองการคาดคะเนของเวลาการเดินทาง อัตราความเร็วและคิวจับคู่สังเกตฟิลด์เหล่านี้วัดการจราจรภายในเปลี่ยนแปลงวันทำงานปกติของพวกเขา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความซับซ้อนของระบบการจราจรที่ต่ำกว่าใน Manhattan และความต้องการที่จะทำการจำลองการทำงานของระบบช้อนชาแบบไร้สายใหม่(รวมถึงการสื่อสาร - หลังหัก ภาษี )เกิดความท้าทายหลายแห่ง นอกจากนี้ซอฟต์แวร์แบบกำหนดเองที่จำเป็นสำหรับรุ่นโปรโตคอลสำหรับการใช้งานช้อนชา nycdot ความท้าทายรวมถึงการเดินเท้าระดับเสียงสูงลักษณะการทำงานและการปรับการตั้งค่าไดรเวอร์สำหรับช่องทางการเปลี่ยนแปลงและผลผลิตที่โซนความขัดแย้ง. ปัญหาดับเบิลคลิกที่จอดรถซึ่งมีชื่อเสียงของ Manhattan และยังจำเป็นต้องทำการสังเกตการณ์ฟิลด์ซ้ำแล้วซ้ำอีกและที่หลากหลายเพื่อ volatility )ดับเบิลคลิกที่จอดรถและมีกิจกรรมที่ส่งผลต่อการจราจรล่าช้า สำหรับวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์มันเป็นความสำคัญมากยิ่งขึ้นไปอีกในการเป็นตัวแทนการหน่วงเวลาที่เกิดจากคนเดินเท้าเพื่อระมัดระวังอันตรายจากรถบนท้องถนนการจราจรได้อย่างถูกต้องมากกว่าจำนวนจริงของคนเดินสังเกตเห็นในฟิลด์ที่อยู่ jaywalkers ขนาดกลาง - อาคารก่ออิฐจำนวนมาก ในทำนองเดียวกันการปรับเทียบค่าพารามิเตอร์สำหรับการทำงานพนักงานขับรถจะอยู่ในเฉลียงทางเดินที่อยู่โดยเฉพาะเรื่องยากที่จะ volatility ) ดังนั้นgpi ใช้กระบวนการฝึกฝนตามเพื่อปรับพารามิเตอร์เหล่านี้จนกว่าการทำนายของคิวและความเร็วในการถ่ายโอนข้อมูลเวลาในการเดินทางตรงกันการสังเกตการณ์ฟิลด์ของการวัดการจราจรในช่วงวันของสัปดาห์นี้อยู่ในรูปแบบปกติด้วยความระมัดระวัง