Development of Smart Traffic Incident Management Strategies with Cost-Benefit Analysis using a transportation model

Abstract

Verkeersopstoppingen blijven over de hele wereld een groot probleem. Naast hogere vervuilingspercentages en energieverbruik, vermindert verkeerscongestie de verkeersveiligheid, wat leidt tot economische verliezen als gevolg van vertragingen en tot sociale spanningen als gevolg van toegenomen rijstress. Verkeersopstoppingen kunnen terugkerend zijn (bijv. Spitsuren) of nietterugkerend (veroorzaakt door een incident). Deskundigen erkennen algemeen verkeersincidenten als een belangrijke oorzaak van congestie in verkeersnetwerken. Eerdere uitgebreide studies hebben aangetoond dat verkeersincidenten tot 25% van de verkeersopstoppingen in stedelijke gebieden uitmaken. Een eenvoudige oplossing om verkeersopstoppingen te verminderen, is het uitbreiden en verbeteren van de wegeninfrastructuur, maar deze oplossing brengt hoge kosten en een langdurige implementatie met zich mee. Vervoersplanners zouden zich in plaats daarvan moeten richten op slimme oplossingen die effectief gebruik maken van de bestaande infrastructuur. Traffic Incident Management (TIM) -strategieën zijn cruciaal bij het verzachten van de nadelige gevolgen van door incidenten veroorzaakte congestie. TIM is een combinatie van beleidsmaatregelen en strategieën die zijn ontworpen om bestaande middelen efficiënt te coördineren om de impact van incidenten op het netwerk tegen zo laag mogelijke kosten te verminderen. Onlangs is veel nadruk gelegd op het toepassen van geavanceerde informatie- en communicatietechnologieën. Intelligent Transportation Systems (ITS) - technologieën hebben nieuwe manieren geboden om bestaande transportinfrastructuren te beheren en te exploiteren om de efficiëntie, betrouwbaarheid en veiligheid te vergroten en het milieu te verbeteren zonder dat er grote fysieke veranderingen aan de wegeninfrastructuur nodig zijn. Dit proefschrift zal de state -of-the- art verbeteren op twee belangrijke en onderling gerelateerde gebieden van slimme verkeersincidentmanagementsystemen door de impact van het implementeren van TIM-strategieën in een specifieke context te onderzoeken. Het eerste deel zal zich richten op het beoordelen van het effect van deze strategieën op de prestaties van het wegverkeer en het milieu als gevolg van overheadkosten voor gasemissies. Bij het onderzoek zullen de operationele kenmerken en de economische haalbaarheid van de implementatie van de TIM-strategieën gezien de lokale en regionale omstandigheden worden onderzocht. Het tweede deel zal zich richten op het beoordelen van de bereidheid van verkeersmanagementprofessionals en andere belanghebbenden om nieuwe TIMtechnologieën te implementeren. Om deze uitdaging het hoofd te bieden, hebben transportplanners verschillende kosteneffectieve beheerstrategieën voor verkeersincidenten geïmplementeerd die op ITS zijn gebaseerd. Deze strategieën blijven echter specifiek voor de operationele en ecologische kenmerken van een gebied. Er is een dringende behoefte om de prestaties van bestaande strategieën te beoordelen en te voorspellen welke daarvan geschikt zijn voor specifieke situaties, optimalisatieparameters en implementatie-eisen. Deze studie stelt een systematische, op simulatie gebaseerde methodologie voor om verschillende strategieën voor het beheer van verkeersincidenten te evalueren. Uiteindelijk is het doel om een intelligent systeem te ontwikkelen, het Smart Traffic Incident Management Framework ( STIMF ) genaamd , dat de meest geschikte strategie zal identificeren op basis van gegeven vereisten en contextuele informatie. De softwarecomponent van het raamwerk (besturingssysteem) genereert een gerangschikte lijst van de beste beheersmaatregelen en presenteert deze aan de menselijke operator. Om de kans te vergroten dat verkeersdeelnemers dit beslissingsondersteunende systeem zullen accepteren, is het ontworpen als een advies- en analyse-instrument dat menselijke operators ondersteunt en hun ervaring integreert (in plaats van ze te proberen te vervangen). Om de prestaties van bestaande strategieën te beoordelen , gebruikt deze studie de VISSIM-tool om een op microsimulatie gebaseerde analyse uit te voeren. Het voert ook een economische evaluatie uit van deze strategieën om de financiële haalbaarheid van de implementatie ervan te bepalen. De STIMF combineert CaseBased Reasoning (CBR) en fuzzy logic om een gerangschikte lijst van de beste beheersmaatregelen te genereren en deze voor te stellen aan de menselijke operator. Hoewel moderne, op ITS gebaseerde technologieën op grote schaal worden toegepast in geavanceerde landen en hun doeltreffendheid hebben bewezen, moeten ze veel implementatie-uitdagingen overwinnen voordat nietgeavanceerde landen ze zullen gebruiken. De succesvolle ontwikkeling en implementatie van TIM-strategieën vereist een grondige kennis van de belemmeringen voor implementatie in een bepaald gebied. Bijgevolg bespreekt een deel van deze studie de belemmeringen die de implementatie van nieuwe ITStechnologieën in een studiegebied verhinderen en formuleert aanbevelingen om besluitvormers te ondersteunen bij het kiezen van het meest geschikte implementatieplan. Deze studie voert een besluitvormingsanalyse op basis van meerdere criteria uit om deze belemmeringen af te wegen en rangschikt verschillende implementatieopties. Deze studie maakt gebruik van een combinatie van twee MCDA-methoden, het Analytic Hierarchy Process (AHP) en de Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations (PROMETHEE). Het gebruikt AHP om het beslissingsprobleem te structureren en om gewichten toe te kennen aan de criteria. Het gebruikt PROMETHEE om een definitieve rangorde van de voorgestelde alternatieve scenario's te verkrijgen en om gevoeligheidsanalyses uit te voeren. Een 20 km lange sectie van de Muscat expresweg in het Sultanaat van Oman diende als casestudy. De lokale Hoge Raad voor Planning voor de gemeente Muscat was de bron voor verkeers- en geometrische gegevens, en de Royal Oman Police (ROP) was de bron voor incidentgegevens. Dit proefschrift bestaat uit acht hoofdstukken. Hoofdstuk 1 presenteert een systematische synthese van de uitgebreide en diverse literatuur over strategieën voor verkeersincidentenbeheer. Het omvat studies die zich direct of indirect richten op de gevolgen van verkeersopstoppingen, hun oorzaken en hun gevolgen. Het bevat ook studies die beoordeling besluit - het maken van processen om de beste strategie en barrières te selecteren aanneming van moderne strategieën. Dit overzicht geeft een samenvatting van de onderzoeksinspanningen op dit gebied en onderzoekt trends en ontwikkelingen die van belang zijn voor toekomstige onderzoeksinspanningen. Een efficiënte strategie voor incidentbeheer in een bepaalde context kan dat minder zijn in een andere. Niet alleen de wegeninfrastructuur, maar ook het verkeersbeleid, de regels en voorschriften kunnen verschillen. De drijfveren in verschillende samenlevingen hebben ook vaak verschillende gedragspatronen. Bij implementatie heeft elke strategie zijn kenmerken, vereisten en kosten. Daarom evalueren de hoofdstukken 2-5 de strategieën in de context van deze casestudy. In deze studie bevelen eerdere studies en besluitvormers vier strategieën aan als de meest toegepaste en meest efficiënte. Deze hoofdstukken evalueren de prestaties van elke strategie op het gebied van veiligheid, mobiliteit, milieu-impact en economische haalbaarheid. Deze studie gebruikte VISSIM verkeerssimulatiesoftware om elke strategie te evalueren in verschillende scenario's voor verkeersincidenten. Tijdens niet-terugkerende evenementen, de verkeersleiding cent er exploitant moet de ernst van de huidige situatie in te schatten, voorspellen de evolutie van het netwerk, en selecteer vervolgens de meest geschikte strategie om de effecten van het incident te beperken. Daarom is een geavanceerd verkeerscontrolesysteem essentieel om menselijke operators te helpen bij het snel kiezen en implementeren van de best mogelijke controlebeslissingen. Hoofdstuk 6 beschrijft de ontwikkeling van een algemeen raamwerk genaamd Smart Traffic Incident Management Framework ( STIMF) om besluitvormers te helpen bij het kiezen van de meest geschikte strategie. De softwarecomponent van het raamwerk (besturingssysteem) genereert een gerangschikte lijst van de beste beheersmaatregelen en presenteert deze aan de menselijke operator. STIMF combineert Case-Based Reasoning (CBR), een fuzzy logic-benadering en verkeersmicrosimulatiemodellen. Fysieke (bijv. Infrastructuurontwikkeling), psychologische (bijv. Publieke perceptie) en technische barrières (bijv. Onderzoek en ervaringen) verhinderen grootschalige acceptatie van nieuwe technologie in transport. Besluitvormers hebben onderzoek nodig om hen de kennis te verschaffen ter ondersteuning van hun beslissingen over welke technologie ze moeten inzetten en hoe ze die implementatie het beste kunnen rangschikken om aan de behoeften van hun lokale transportsysteem te voldoen. Hoofdstuk 7 bespreekt de belangrijkste belemmeringen die de implementatie van moderne technologieën verhinderen en formuleert aanbevelingen om besluitvormers in staat te stellen het meest geschikte scenario voor de implementatie van moderne technologie te selecteren, afhankelijk van de lokale context. Hoofdstuk 8 vat de belangrijkste resultaten samen en geeft antwoord op de onderzoeksvragen. De onderzoeken die in dit proefschrift worden beschreven, bieden een dieper begrip van de TIM-praktijken en -strategieën en de ITS-technologietoepassing om verkeersveiligheid, mobiliteit en milieu-impact te verbeteren. Belangrijkste bijdrage van dit werk is een voorgestelde Smart Traffic Incident Management Framework (STIMF) aan exploitanten bij te staan bij de verkeersleiding cent er s in het kiezen van de beste strategieën om het adres snelweg verkeer incident s. STIMF is gebaseerd op een microsimulatie van het netwerk waarmee operators verschillende responsstrategieën kunnen evalueren op basis van situatiespecifieke criteria (gemodelleerd door een vooraf gedefinieerde reeks factoren en indicatoren). Bijkomende bijdragen zijn onder meer het identificeren van concrete acties om de acceptatie van nieuwe technologieën te ondersteunen en het verstrekken van een strategisch plan om op ITS gebaseerde technologieën in de transportinfrastructuur op te nemen. De resultaten benadrukken dat elke strategie zijn operationele kenmerken en aanvullende vereisten voor implementatie in het veld heeft. Het maken van de juiste beslissing op het juiste moment is een groot probleem in het verkeer incident management, omdat menselijke operators moeten analy z e een heleboel informatie en cruciale beslissingen te nemen zeer snel. Het toepassen van de verkeerde reactiestrategie kan een aanzienlijke impact hebben op de veiligheid en netwerkprestaties van weggebruikers. De voorgestelde STIMF ziet er veelbelovend uit, zelfs bij het testen van nieuwe strategieën die nog nooit eerder zijn toegepast. Het kan ook worden getest om terugkerende verkeersopstoppingen aan te pakken. De resultaten van deze studie zullen transportbedrijven en transportorganisaties van de overheid helpen om individuele en / of samenwerkende geïnformeerde en geoptimaliseerde beslissingen te nemen over de beste managementstrategieën die tijdens een incident kunnen worden gebruikt. Met meer invoergegevens kan het systeem worden uitgebreid door een kunstmatige intelligentie-module te integreren. Een machine-learning-engine zou de mogelijkheden van het systeem vergroten door te leren van eerdere incidenten en automatisch effectievere aanbevelingen te genereren voor de juiste responsstrategie.