Road weather information system stations — where and how many to install: a cost benefit analysis approach
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a cost–benefit based approach to the problem of finding the optimal location and density of road weather information system (RWIS) stations over a regional road network. The novelty of the proposed method lies in the models that can be used to estimate the benefits of RWIS information, including reduced maintenance costs and collisions, thus determining the optimal number and location of a RWIS network. A case study based on the existing RWIS network in Northern Minnesota in the US is used to show the application of the proposed approach. Linear regression models are developed for the annual maintenance costs and the expected number of collisions that could occur on two types of highways delineated by the existence of a RWIS station nearby. The calibrated models are then applied to individual highway segments defined on the basis of a uniform grid system to determine the expected benefit of having a RWIS station installed. These benefits along with RWIS installation and maintenance costs are converted into net benefits and then the net present value, which are then used in determining the optimal number of RWIS stations and prioritizing the candidate locations. It was found from the case study that a total of 45 stations would provide the best return of investment with a 25 year net benefit of approximately $6.5 million and a life-cycle benefit-to-cost ratio of 3.5.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».