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Tipo: Artigo de Evento
Título: Implementação de um modelo probabilísltico do tempo de resposta em interseções semaforizadas no VISSIM
Autor(es): Fontes, Diego Barbosa
Araújo, Alessandro Macêdo de
Castro Neto, Manoel Mendonça de
Palavras-chave: Segurança rodoviária;Microssimulação de tráfego;Engenharia de transportes;Modelos de microssimulação de tráfego;Software Vissim
Data do documento: 2020
Citação: FONTES, Diogo Raniere Ramos e; ARAÚJO, Alessandro Macêdo de; CASTRO NETO, Manoel Mendonça de. Implementação de um modelo probabilísltico do tempo de resposta em interseções semaforizadas no VISSIM. In: CONGRESSO DE PESQUISA E ENSINO EM TRANSPORTES. 34º., 100% Digital, 16 a 21 nov. 2020. Anais […], [s.l]: Editora: Associação Nacional de Pesquisa e Ensino em Transportes, 2020.p.2763-2774.
Resumo: O principal objetivo deste trabalho é implementar, no microssimulador VISSIM, um modelo probabilístico para o tempo de resposta em interseções semaforizadas. A partir de dados de uma aproximação de uma interseção semaforizada localizada na cidade de Fortaleza, inicialmente foi realizada uma análise estatística do tempo de resposta por posição do veículo na fila e por faixa de tráfego. Essa análise conduziu à modelagem do tempo de resposta pela distribuição de probabilidade log-normal, a qual foi implementada no VISSIM por meio de programação em Python. Para avaliar a importância dessa implementação, foram comparados os resultados de atraso, de tamanho de fila e de capacidade com os resultados das simulações realizadas com a modelagem default do VISSIM. As simulações realizadas com o modelo probabilístico do tempo de resposta resultaram em maiores atrasos e tamanhos de fila e menores capacidades do que as obtidas com a modelagem default do software.
Abstract: The main objective of this work is to implement, in the microscopic simulator VISSIM, a probabilistic model for the response time in signalized intersections. Based on data from a signalized approach of a signalized intersection located in Fortaleza, a statistical analysis of the response time by vehicle position in the queue and by traffic lane was initially conducted. This analysis led to the modeling of the response time by a log-normal probability distribution, which was implemented in VISSIM through Python programming. To assess the importance of this implementation, the results of delay, queue size and capacity were compared with the results of the simulations performed with the default modeling of VISSIM. The simulations executed with the probabilistic response time model resulted in higher delays and queue lengths and lower capacities than those obtained with the default modeling of the software.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/56215
ISBN: 978-65-89319-00-9
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