STUDI GELOMBANG KEJUT PADA SIMPANG BERSINYAL DENGAN MENGGUNAKAN EMP ATAS DASAR ANALISIS HEADWAY (Studi Kasus Pada Simpang Bersinyal Jalan Raya Wonogiri-Sukoharjo – Jalan Gedongan – Jalan Ciu Karangwuni)
Notice bibliographique
Résumé
Simpang bersinyal Jalan Raya Wonogiri-Sukoharj – Jalan Ciu Karangwuni – Jalan Gedongan merupakan salah satu simpang bersinyal 3 fase yang ada di Kabupaten Sukoharjo yang sering mengalami kemacetan pada jam sibuk, khususnya pada pendekat simpang Jalan Raya Wonogiri-Sukoharjo Selatan. Untuk itu dilakukan studi gelombang kejut di pendekat simpang Jalan Raya Wonogiri-Sukoharjo Selatan menggunakan nilai EMP dengan dasar analisis headway. Penelitian dilakukan pada hari Kamis, 18 Oktober 2018 pada jam puncak pagi jam 05.30-08.00 WIB. Analisis Headway menghasilkan nilai EMP MC= 0,45 dan HV= 1,29 yang selanjutnya nilai tersebut digunakan untuk merubah jumlah kendaraan menjadi satuan mobil penumpang (smp). Langkah selanjutnya adalah mencari hubungan matematis antara arus, kecepatan dan kepadatan menggunakan model greenshield, yang menghasilkan kecepatan arus bebas (Sff), kepadatan saat macet (Dj), dan Jumlah kendaraan maksimal (Vm). Hasil-hasil tersebut digunakan untuk menghitung nilai gelombang kejut dengan nilai tertinggi yang terjadi pada pendekat simpang Jl. Raya Wonogiri-Sukoharjo Selatan Lajur Luar dengan nilai ωab= -1,42 km/jam, ωcb= -13,75 km/jam, ωac= 12,15 km/jam. Nilai gelombang kejut tersebut digunakan untuk menghitung waktu penormalan dan panjang antrian pada masing-masing pendekat simpang.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,008 |
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 ».