Advances in Regression Kriging-Based Methods for Estimating Statewide Winter Weather Collisions: An Empirical Investigation
Notice bibliographique
Résumé
Winter conditions create hazardous roads that municipalities work hard to maintain to ensure the safety of the travelling public. Targeting their efforts with effective network screening will help transportation managers address these problems. In our recent efforts, regression kriging was found to be a viable and effective network screening methodology. However, the study was constrained by its limited spatial extent making the reported results less conclusive and transferrable. In addition, our previous work implemented what has long been adopted in most of conventional studies—the Euclidean distance; however, use of the road network distance would, intuitively, result in further improving kriging estimates, especially when dealing with transportation problems. Therefore, this study improves upon our previous efforts by developing a more advanced kriging model; namely, network regression kriging using the entire state of Iowa with the significantly expanded road network. The transferability of the developed models is also explored to investigate its generalization potential. The findings based on various statistical measures suggest that the enhanced kriging model vastly improved the estimation performance at the cost of greater computational complexity and run times. The study also suggests that regional semivariograms better represent the true nature of the local variances, though an overall model may still function adequately if higher fidelity is not required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».