Consideration of Weather Conditions to Estimate Missing Traffic Data
Notice bibliographique
Résumé
Estimating missing traffic data is an essential task for transportation agencies. Several imputation methods have been developed in the literature to estimate the missing traffic volumes. However, none have considered the variation in traffic patterns caused by severe winter weather conditions. Highway traffic volumes are highly influenced by weather conditions; therefore, a detailed investigation was carried out to develop relationships between weather and highway traffic volumes and to use them for reliable estimation of missing traffic volumes. The study was based on hourly traffic data from permanent traffic counter sites located on provincial highways of Alberta, Canada, using 11 years of data from 1995 to 2005. Weather data were obtained from Environment Canada weather stations located within 10 mi of the chosen permanent traffic counter sites. Cold and snowfall represented the winter conditions. Multiple regression analysis was used to develop relationships between hourly traffic volumes, categorized cold, and total snowfall. The study models showed a strong association between traffic volumes and weather conditions. Weekend traffic was more susceptible to weather than weekday traffic. In cases of extreme cold (≤25°C), the peak hours experienced fewer reductions in traffic (6% to 13%) than off-peak hours (10% to 17%). The amount of reduction in traffic volume caused by each centimeter of snowfall varied from 0.5% to 2.0%. The traffic–weather relationships developed were used to estimate missing hourly volumes. The errors were 30% to 75% less than the traditional methods used by highway agencies.
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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 | 0,022 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».