Development of regression equations for local calibration of rutting and IRI as predicted by the MEPDG models for flexible pavements using Ontario's long-term PMS data
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
Local calibration is an important step before a transportation agency adopts the American Association of State Highway and Transportation Officials' (AASHTO) mechanistic-empirical pavement design guide (MEPDG). This paper presents the challenges of and findings from the local calibration of flexible pavements in provincial highways under the jurisdiction of the Ministry of Transportation of Ontario (MTO). A calibration database was developed that involved a hierarchical framework of the input parameters required for AASHTOWare Pavement ME (the MEPDG software) and the historical field performance data based on the MTO's second-generation pavement management system. A regression analysis is carried out for preliminary calibration of rutting and international roughness index (IRI) models by comparing the predicted distress to observed distress. The analysis suggested that whereas the MEPDG provided fairly unbiased prediction of the IRI value, it often over-predicted the total rutting. Calibrated predicted IRI and rut depth are found for Ontario's local conditions from MEPDG distress prediction models. A further clustering analysis based on Functional Class and geographical zone for the rutting and IRI, respectively, improved the precision of the locally calibrated models.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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