The Driving Risk Analysis and Evaluation in Rightward Zone of Expressway Reconstruction and Extension Engineering
Notice bibliographique
Résumé
In the expressway reconstruction and expansion engineering, the form of rightward zone is increasingly adopted, and its complicated traffic conditions can easily cause traffic accidents. In order to quickly and effectively grasp the traffic risk of the right diversion section, this study employs average speed, the coefficient of variation, the equivalent minimum safety distance, and the deceleration as evaluation indexes of driving risk, and then analyses the influence rules of traffic volume, the proportion of large vehicles, and the length of the transition section on each evaluation index by using Vissim simulation software. On the basis of this, we determine the weight of each evaluation index by the entropy method and establish the driving risk index evaluation model of the work zone with multiple linear regression. The results show that the partial regression coefficients of traffic volume, the proportion of large vehicles, and the length of the transition section to the driving risk index are 0.059, 0.317, and 0.15, respectively. Finally, in this paper, we analyze the traffic risk of example section based on the driving risk evaluation model. The results of evaluation are consistent with the number of measured conflicts. This study proposes a new method for predicting the traffic risk of the expressway reconstruction and extension engineering, which can provide a reference for the development of safety management measures in the rightward zone.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».