Capacity of heterogeneous traffic in urban areas: A level of service estimation
Notice bibliographique
Résumé
A high traffic congestion in metropolitan cities of India is still a problem which affects the capacity of road. The traffic congestion decreases the speed of vehicle and accumulates the vehicles on road. The gradual expansion of urbanization and the rise of megacities, with their massive populations, present considerable obstacles for developing nations. As the world's populace continues to grow, there is a continuous influx of individuals relocating to urban areas. The developing country such as India facing a problem traffic congestion and its affect the infrastructure of road. Thus, in that case Level of Service (LOS) will be beneficial for increasing the capacity of road. Therefore, this study aims to analyse the LOS estimation in peak and non-peak hours. Estimation of LOS in peak and non-peak hours in urban areas will be beneficial for Indian government to take necessary action. Results revealed that During both peak and non-peak hours, the PCU readings for different types of vehicles are calculated. The velocity of vehicles has a notable influence on the capacity of roadways, even when traffic numbers are modest. Increasing the width of the road leads to a corresponding increase in the Passenger Car Unit (PCU) of a certain vehicle. Due to the increased flexibility offered by a broader thoroughfare, it is more advantageous to traverse by vehicle.
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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 ».