Service Level Evaluation of Floridas Highways Considering the Impact of Autonomous Vehicles
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Notice bibliographique
Résumé
Service Level Evaluation of Florida's Highways Considering the Impact of Autonomous Vehicles Amirsaman Mahdavian, Alireza Shojaei and Amr Oloufa Pages 1163-1170 (2019 Proceedings of the 36th ISARC, Banff, Canada, ISBN 978-952-69524-0-6, ISSN 2413-5844) Abstract: Automated vehicles (AV) are undergoing development at a remarkable pace and have the potential to revolutionize the existing transportation system. The ASCE [1] evaluated the United States' infrastructure as a D+ grade. Moreover, they predicted radical infrastructure investment gaps in the surface transportation sector in the upcoming years. Some new urbanized regions might require new highways. Meanwhile, many other highways are reaching the end of their service life and will need significant repairs or even replacement. However, this seems to be unrealistic to happen until having a high market penetration of Fully Connected and Autonomous vehicles on the road to benefit from the capacity expansion benefits. Regarding the funding related issues of highway construction in the U.S. and the emergence of AVs, having a better understanding of the future's traffic status is a must. This study investigates the impact of autonomous vehicles on Florida's district five of I-95 highway traffic including three counties: Flagler, Volusia, and Brevard. This research is the first study to develop a fusion model considering the impact of both traffic flow and capacity adjustments based on the literature review to forecast the traffic from 2020 to 2040 by considering the increasing AV market penetration. The proposed approach provides a more realistic plan for government agencies and private investors, and as a result, significant savings financially and resource-wise can be achieved. The findings of the study confirm that autonomous vehicles will increase traffic flow and capacity, and the increase in flow is higher than the increase in capacity. Keywords: Autonomous Vehicles; Traffic Flow and Capacity; Long-term Planning; Highway DOI: https://doi.org/10.22260/ISARC2019/0155 Download fulltext Download BibTex Download Endnote (RIS) TeX Import to Mendeley
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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 découle