Analysis and modeling of highway truck traffic volume variations during severe winter weather conditions in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the impact of cold and snow on daily and hourly truck traffic volume on a primary highway in Alberta, Canada. This research is based on a detailed case study of 5 years of weigh-in-motion data recorded continuously at Leduc site on Highway 2A. Influence of the winter conditions on truck type distribution is examined by classifying trucks into single-unit trucks, single-trailer, and multi-trailer units. It is evident from the study that proportion of the three truck classes in the total truck traffic remained essentially stable over the study period (2005–2009). Dummy-variable regression models are used to relate daily and hourly truck traffic volume with snowfall and categorized cold as independent variables. The statistical significance of all the independent variables used in the model is established by conducting tests such as R 2, F test, incremental F test, and t test. The study results suggested that the truck volume is not significantly affected by the normal snowfall or the typical cold temperatures, i.e., average daily snowfall about less than 15 cm or temperatures higher than −25 °C are not likely to affect the truck traffic patterns. It is believed that the findings of this study can benefit highway agencies in developing programs and policies for efficient monitoring of truck traffic throughout the year and snow removal during the winter season in Canada.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».