Factors Affecting Road Capacity Under non-Ideal Conditions in Egypt
Notice bibliographique
Résumé
The The road capacity reduction is the biggest problem that faces many developed countries specially Egypt. It has caused many problems in the highway traffic congestion and delays. The road capacity value drops due to various non-ideal conditions which includes changes in speed or travel time, traffic interruptions or restriction etc. In this study, the factors that cause road capacity reduction under the non-ideal conditions in Egypt such as lane width (FLW), heavy vehicle (FHV), driver population (FDP) and environmental factor (FE) are discussed and simulated through a case study using SYNCHRO software. The studied factors are divided into categories. The first group includes 8 factors that are part of the software and excluded from the capacity calculation equation and consequently, are substituted by the value of 1 in the capacity calculation. The second group includes 3 factors that are inserted in the capacity equation using various values. The third group includes 1 calibration factor (driver population) which needs to be adjusted to get the real field capacity. Different values of this factor are tried in the simulation until the traffic conditions are visually close to the reality. The optimum value of the calibration factor has been obtained as 0.817. Finally, incidents, which is a variable and unexpected factor, and occurs in non-conventional conditions has been studied. The capacity reduction caused by incidents was best modeled as a random variable, not a deterministic value, as is the current practice. Key words: Road Capacity; Traffic Congestion; Non-Ideal Conditions; Incidents Factor; Driver Population Factor; Lane Width Factor.
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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 | 0,001 | 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 ».