Effect of traffic characteristics and road geometric parameters on developed traffic noise levels
Notice bibliographique
Résumé
The main objective o f this study was to evaluate the major factors affecting traffic noise levels at signalized intersections.To achieve this objective, traffic noise levels and the factors expected to affect it were measured at 40 signalized intersections.Equivalent, maximum, and minimum noise levels were measured during one minute interval including the green time interval.The traffic volume and composition was taped using a video camera, while the traffic speed was measured using speed radar.The geometric parameters o f the intersections approaches, including number and width o f driving lanes, approaches width and slope, were collected.Also, pavement surface texture was evaluated using the British pedulum.The collected data was analyzed to evaluate the effect o f the main factors controlling traffic noise levels.Results o f the analysis indicated that equivalent noise levels are mainly dependent on traffic volume, while the maximum noise levels were found to be dependent on the number o f heavy vehicles passing through the intersection and horn effect.On the other hand, the minimum noise levels were mainly dependent on pavement surface texture.When noise levels at different distances from the signal stop line were considered, traffic speed was found to have a significant effect on equivalent noise levels.s o m m a ir e L'objectif principal de cette étude était d 'évaluer les facteurs importants qui peuvent influencer les niveaux de bruit du trafic aux intersections routières comportant des feux de signalisation.Pour atteindre cet objectif, les niveaux de bruit du trafic et les facteurs susceptibles de les affecter ont été mesurés à 40 intersections.Les niveaux équivalents, maxima et minima ont été mesurés pendant des périodes de 1 minute, incluant l 'intervalle de temps où le feu était vert.Le volume de trafic ainsi que sa composition ont été enregistrés à l 'aide d 'une caméra vidéo, alors que la vitesse a été mesurée à l'aide d'un radar.Les paramètres géométriques d 'approche des intersections, incluant le nombre et la largeur des voies, la largeur des approches et la pente ont été répertoriés.De plus, la texture de la surface du pavage a été évaluée selon le « pedulum » britannique.Les données ont été analysées dans le but d 'évaluer les facteurs principaux qui contrôlent les niveaux de bruit du trafic.Les résultats indiquent que les niveaux de bruit équivalents dépendent principalement du volume de trafic, alors que les niveaux maxima sont plutôt attribuables aux nombre de poids lourds qui empruntent l 'intersection et à l'effet des klaxons.Par ailleurs, les niveaux minima sont surtout reliés à la texture de la surface de pavage.Lorsque les niveaux de bruit à des distances variables de la ligne d 'arrêt sont considérés, la vitesse du trafic s'avère avoir un effet significatif sur les niveaux équivalents de bruit.Vol. 32 No. 4 (2004) -
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».