Relationship of Lane Width to Capacity for Urban Expressways
Notice bibliographique
Résumé
To increase the capacity of urban expressways in Shanghai, China, additional lanes were created during the past decade through reconstruction. Field measurements indicate that maximum lane width is 3.97 m and minimum width is only 2.73 m. To investigate the relationship between lane width and capacity for urban expressways, 3 months of traffic flow data were extracted and filtered from the system to manage inductive detectors on Shanghai's urban expressways. Analysis of all 440 segments of expressways in Shanghai showed that only 60 sites could reach their capacity; the characteristics of these 60 sites were further analyzed statistically. An analysis of a variance, a regression analysis, and a t-test were used to explore the relationship between lane width and capacity. The research showed that lane width had no statistically significant effect on capacity. Two causes that might account for this finding are discussed further: (a) free-flow speeds are similar for different lane widths according to the findings of a t-test that found no statistically significant differences and (b) the critical speed when capacity is reached for a Shanghai expressway is very low, only 45 km/h. Thus, drivers can deal with a narrow lane width at such a low critical speed. This finding suggests that geometric design policies for capacity purposes should provide substantial flexibility for use of narrower lane widths on urban expressways with low speed limits, although those lane widths must be subject to safety considerations.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».