MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2615162136 · doi:10.3808/jei.201500302

Modelling Dependence between Traffic Noise and Traffic Flow through An Entropy-Copula Method

2015· article· en· W2615162136 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Informatics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Drought Analysis
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCopula (linguistics)Principle of maximum entropyMathematicsJoint probability distributionTraffic noiseStatisticsMarginal distributionEntropy (arrow of time)Conditional probability distributionStatistical physicsEconometricsComputer sciencePhysicsNoise reductionArtificial intelligenceRandom variable

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, an entropy-copula method is proposed for modelling dependence between traffic volume and traffic noise on the Trans-Canada Highway (#1 highway of Canada) in the City of Regina based on a series of field experiment measurements. The proposed entropy-copula method combines the maximum entropy and copula methods into a general framework. The marginal distributions of traffic volume and traffic noise are estimated through the principle of maximum entropy (POME) theory, and the joint probabilities are derived through the Gaussian and Student t copulas. The underlying assumptions of the coupled entropy-copula method are that: i) the entropy variables are mutually independent from each other, and ii) the marginal distributions of traffic flow and traffic noise are continuous. The proposed method is applied to two field experiment sites on the Trans-Canada Highway. Based on the K-S and A-D tests and RMSE value, the entropy method shows well performance in quantifying the probability distributions of traffic volume and traffic noise. Meanwhile, both the Gaussian and Student t copulas can well model the joint probability distributions of the traffic volume and traffic noise at the both experiment sites, which is demonstrated by the Cramér von Mises statistics and the RMSE value. Furthermore, the conditional CDFs of the traffic noise at the two experiment sites are derived based on the established copulas with respect to different traffic volume scenarios. These conditional CDFs indicate positive structures between traffic volume and traffic noise at the both experiment sites. The conditional PDFs of the traffic noise under different traffic flow scenarios are also generated, indicating the potential reduction effect of traffic noise due to the decrease of the traffic volume. This proposed approach can quantify the dependence between traffic flow and traffic noise, and reveal the inherent uncertain relationship between these two variables. Moreover, the obtained results can provide useful information for traffic noise reduction through traffic flow management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,754

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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