Adaptação do HCM2000 para análise da capacidade e do nível de serviço em rodovias de pista simples no Brasil
Notice bibliographique
Résumé
A meta deste trabalho foi descrever, de maneira prática, como aplicar uma adaptação do método do HCM2000 para análise da capacidade e do nível de serviço em rodovias de pista simples brasileiras. A adaptação proposta resulta de duas pesquisas que, basicamente, replicaram os procedimentos usados no desenvolvimento do método original do HCM, substituindo os dados obtidos em rodovias dos EUA e Canadá por dados coletados em dez trechos de rodovias brasileiras. Dessa forma, são apresentadas relações entre a taxa de fluxo, a velocidade média de viagem e a porcentagem de tempo seguindo em pelotões, além de tabelas com fatores de ajuste para condições não básicas. Podem ser avaliados segmentos longos e homogêneos, numa análise em sentido duplo ou em senti-do único, além de rampas específicas. Os resultados obtidos indicam que as estimativas dos níveis de serviço usando-se a adaptação do método do HCM2000 tendem a refletir melhor as reais condições operacionais das vi-as brasileiras de pista simples. ABSTRACTThe goal of this study was to describe, in a practical way, how to apply an adaptation of HCM2000 method for capacity and level of service analysis on two-lane rural highways. The proposed adaptation is the result of two research projects that basically replicated the procedures used for developing the original HCM method, while replacing the data collected on highways in the U.S. and Canada for data from ten sections of Brazilian high-ways. Thus, relationships between flow rate, average travel speed and percent time-spent-following are present-ed, as well as tables containing adjustment factors for situations differing from base conditions. It is possible to estimate the level of service of long homogeneous segments, considering one-way or two-way flows, as well as specific upgrades. The results indicate that the level of service estimates obtained with the use of the HCM2000 adaptation tend to reflect better the actual highway conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».