Predicting Operating Speeds at Urban Multilane Roundabouts in Abu Dhabi, United Arab Emirates
Notice bibliographique
Résumé
There are more than 460 multilane roundabouts located in Abu Dhabi, the capital city of the United Arab Emirates, and its surrounding areas. Most of those roundabouts have three entry/circulatory/exit lanes with large radii, which resulted in the majority of drivers exceeding the speed limits for those roundabouts. Those excessive operating speeds, along with lack of drivers’ awareness of the proper rules of driving at roundabouts, have resulted in increased collision frequencies at Abu Dhabi roundabouts. In this paper, operating speeds were measured at 12 roundabouts in Abu Dhabi and those collected speed observations were used to calibrate regression models to predict the 85th percentile operating speeds at roundabouts in Abu Dhabi. Predicting operating speed at a roundabout, during its design stage, is necessary to ensure that the expected operating speed and capacity will meet the design expectations. Three models were calibrated to predict the entry, circulating, and exit speeds, respectively. The calibrated models were validated with data not used in calibration and they were found to be stable and robust. The findings of this research study will help engineers when designing new roundabouts in Abu Dhabi or other cities with similar characteristics. This research study also provides a methodological framework for other researchers when conducting similar speed studies for roundabouts in other cities or metropolitan areas around the world.
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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 | 0,001 |
| 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 ».