Evaluation of Level-of-Service Measures for Two-Lane Highways with a Simulation Model
Notice bibliographique
Résumé
Most highway capacity guidelines use two main traffic measures to establish the level of service for two-lane highways: average travel speed (ATS) and percentage of time spent following (PTSF). In the Highway Capacity Manual (HCM), directional ATS is related to volume by using a linear expression with a single coefficient for volume in both directions (travel and opposing), whereas in other capacity guides such as those in Germany, Finland, and Brazil, a nonlinear form of expression is used; some of these expressions use different coefficients for travel and opposing volumes. In the HCM, directional PTSF is related to volume by using an exponential expression. Other models use a slightly different exponential form of model with different coefficients. The purpose of this research is to use a newly developed and calibrated two-lane microsimulation model to investigate the relationship between traffic volume and directional ATS and PTSF. New expressions are suggested and subsequently compared with those of the HCM and of a number of existing European and South American models. The simulation results show that, unlike the HCM expression, ATS versus volume has a nonlinear convex shape especially at low volume in the travel direction. This finding is in accordance with German, Finnish, and Brazilian models. A new nonlinear exponential expression is suggested to replace the current linear expression for ATS versus volume in the HCM. The HCM PTSF model structure, however, was found to be in accordance with simulation results. Hence, model coefficients were updated for PTSF only.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».