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Enregistrement W3163172691 · doi:10.1177/03611981211011478

Multi-Objective Evaluation Model of Single-Lane Roundabouts

2021· article· en· W3163172691 sur OpenAlexaff
Hend Ahmed, Said M. Easa

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRoundaboutGeometric designOptimal designSustainabilityPoison controlComputer scienceTransport engineeringMathematical optimizationEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mobility, safety, and environmental sustainability are priorities in the geometric design of roundabouts. This paper presents a multi-objective optimization model that determines the geometric design elements of single-lane roundabouts using all three objectives. The user can specify weights for the objectives, or the model can determine the optimal weights. Mobility is defined in terms of roundabout delay and modeled using the United Kingdom empirical model. Safety is modeled in terms of collision frequency based on the methodology of the Highway Safety Manual. Environmental sustainability is represented by vehicle emissions (nitrogen oxides, hydrocarbons, carbon dioxide, and carbon monoxide) and is modeled using the vehicle-specific power methodology. The proposed model directly identifies the optimal geometric dimensions (decision variables) of the roundabout, including entry width, exit width, approach half-width, circulatory width, effective flare length, entry radius, entry angle, and inscribed circle diameter. The input data to the model include traffic data, site conditions, and limitations based on design guidelines. Application of the proposed model is illustrated using two actual roundabouts. The comparison results show that the proposed model provides substantial improvements in safety, mobility, and environmental sustainability compared with existing conditions. In addition, the model requires much less effort to apply compared with the traditional iterative method, and as such should be of interest to highway designers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,155
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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