Multi-Objective Evaluation Model of Single-Lane Roundabouts
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».