Platoon-Based Assessment of Two-Way Two-Lane Roads Performance Measure: A Classification Method
Notice bibliographique
Résumé
Two-way two-lane roads have a significant impact on road transportation infrastructure. Platoon formation on two-lane roads is one of the factors that affect the quality of traffic flow on two-lane roads. More specifically, the creation of a platoon increases the density of vehicles and the number of overtaking maneuvers and decreases the traffic performance of two-lane roads. The present study made an effort to investigate the effect of the platoon characteristics on the traffic flow of vehicles on two-lane roads. Moreover, it strived to develop the nonlinear regression model with a new approach to capacity calculation. Finally, a method for estimating the level of service (LOS) based on the number of followers per capacity (NFPC) and LOS classification using the KNN method was presented. Considering these aims, first, the relevant variables (which were related to platoon) including time headway (Ht), average travel speed (ATS), platoon size (PS), average platoon speed (APS), percentage of heavy vehicles (HV), percent time spent following (PTSF), number of overtaking (NO), density (ρ), and traffic flow were investigated on the examined roads. The results showed that the speed and the Ht were the most effective and the least effective platoon characteristics, respectively. Moreover, it was accompanied by the increase in PTSF which resulted in the increase in overtaking maneuver. Finally, the results regarding the developed model showed that the NFPC measure was able to predict the traffic flow of two-lane roads in a more satisfactory way compared to the two criteria, namely, PTSF and ATS in the Highway Capacity Manual (2016) since it increased ATS by 65% and decreased the capacity of two-lane roads by 21%.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».