Capacity Estimations for Type B Weaving Areas Based on Gap Acceptance
Notice bibliographique
Résumé
Although weaving areas are one of the major types of highway facilities that have long been investigated by many researchers, the estimation of capacity along weaving areas has not been well researched or validated. Most of the literature concentrates on methods for the estimation of the speeds of weaving and nonweaving vehicles and of level of service (LOS). The 2000 Highway Capacity Manual (HCM) weaving methodology includes methods for the estimation of capacities for weaving segments, which are based on the assumption that the density at capacity is the boundary of LOS E–LOS F, 27 passenger cars/km/lane. The objective was to develop a method for the estimation of the capacities of Type B weaving areas based on gap acceptance and linear optimization. In addition, traffic data were obtained from a site located on the Queen Elizabeth Way in Toronto, Ontario, Canada, and were analyzed to identify capacity. Field estimates of capacity were compared with those resulting from the new methodology and from the 2000 HCM methodology. It was concluded that the proposed methodology provides better estimates of the capacity of the study site than the 2000 HCM methodology does when the results obtained by both methodologies were compared with field observations. The collection of additional data is required to validate the proposed model for a variety of Type B weaving segments and for various traffic and highway design 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».