Probability distribution‐based model for work zone capacity prediction
Notice bibliographique
Résumé
Summary This study aims to develop a truncated lognormal distribution model to predict work zone capacity. The distribution model parameters are formulated as linear functions of road type, number of closed lanes, number of opened lanes, lane closure location, work duration, work intensity, work time, heavy‐vehicle percentage, and capacity measurement method. To reflect the uncertainty, a prediction band is constructed for the mean work zone capacity. The maximum likelihood estimation technique is used to determine the coefficients of the variables included in the probability distribution‐based capacity model. The sensitivity analysis results confirm that the proposed model has the capability of accurately predicting the mean and prediction band of work zone capacity at any given confidence level. In addition, it is found that work zones located in urban roads, with a large number of opened lanes, low heavy‐vehicle percentage, or long‐term work duration, have larger mean work zone capacity. A work zone with the closure of the right lane has bigger variability of work zone capacity than a work zone with the left‐lane closure. In addition, the measured work zone capacity is a little bigger if the hourly traffic volume converted from the maximum 3‐/5‐/15‐minute flow rate is considered as the work zone capacity. The proposed probability distribution‐based capacity model can help traffic engineers to evaluate the variability of work zone capacity and travel delay range. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 | 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 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 ».