Weigh-in-Motion Applications for Intelligent Transportation Systems-Commercial Vehicle Operations: Evaluation Using WESTA
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
An investigation was undertaken to sort the efficiencies of different types of weigh-in-motion (WIM) systems commonly used for enforcement of commercial vehicle operations. Weigh station microsimulation model WESTA (WEigh STAtion) was used. The investigation focused, in particular, on the effect WIM system accuracy has on the effectiveness of presorting commercial vehicles before they approach a weigh station. WESTA simulations were performed, with and without mainline WIM, on a typical commercial weigh station facility across a range of commercial truck volumes (200, 400, and 600 Class 9 trucks per hour) and WIM system accuracies (ASTM Type III and Type I WIM). Three evaluation criteria were used: ( a) number of compliant trucks required to report to the station, ( b) number of overweight trucks instructed to bypass the station, and ( c) time the weigh station remained open. It was found that weight enforcement efficiency improved with WIM. The improvements in efficiency translate into considerable savings for both the weight enforcement agency in relation to improved enforcement effectiveness and protection of the infrastructure and for the trucking industry in relation to reduced user-delay costs. It was also found that higher WIM system accuracy results in higher agency and user savings.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle