GPS-Based Highway Performance Monitoring Performance Monitoring Using GPS: Characterization of Travel Speeds on any Roadway Segment
Notice bibliographique
Résumé
Presented is a characterization of travel speed on any roadway segment based on probe vehicle position data. Most of the characterization is based position data obtained from GPS receivers because of their high precision and their increasing availability. Comparison is also made to Qualcomm’s Automatic Satellite Position Reporting (QASPR) system because of its long history (10+ years) of extensive use by the long-haul trucking industry. Described is the use of these data in conjunction with digital map representations of roadways with particular reference to ALK’s digital map database of North America. Two examples of the use of probe vehicle based GPS data to ascertain and monitor speed on roadway segments are presented. One is a demonstration of the monitoring of the speed performance of the various road segments that make up the Québec-Windsor corridor. Extensive GPS data from the first half of 2008 characterize the speed performance of the corridor by day-of-week and time-of-day. The second example also uses GPS probe vehicle data to assign a median speed , by direction, to all 31 million arcs of ALK’s digital map database of North America. Examples of that assignment are displayed in geographic bandwidth charts and a generic example of a fastest route computed based on the assigned median speeds is presented.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».