Development of a Novel Road Weather Information System Location Allocation Model Considering Multiple Road Weather Variables over Space and Time
Notice bibliographique
Résumé
This study represents an advanced approach to road weather information system (RWIS) network planning. Here, a methodological framework is developed to determine optimal RWIS locations by integrating two analysis domains: space and time. Using a case study, the application of the proposed method is demonstrated using three critical RWIS variables: air temperature, road surface temperature, and dew point temperature. With these three variables, a series of geostatistical semivariogram analyses are performed to construct a single spatiotemporal model named joint semivariogram, which is able to preserve both spatial and temporal aspects. The constructed joint semivariogram is then used to find the optimal RWIS locations for a randomly generated study area using a popular heuristic algorithm—spatial simulated annealing. The proposed method enhances the previously developed RWIS location allocation model by considering both spatial and temporal components of multiple variables. The finding from this analysis reveals that optimal RWIS location strongly depends on the spatiotemporal autocorrelation structure of the variable of interest. Consequently, location solutions generated using the three variables are found to be different from each other. The variation among the RWIS location solutions is then further quantified by developing a spatial similarity index that is used to measure the degree of spatial similarities between different variables. Overall, the findings documented in this study will provide RWIS planners with a more complete and conclusive location allocation strategy and can act as a decision support tool for long-term RWIS network planning.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».