Speed Characteristics on Manitoba’s National Highway System Roads Using Weigh-In-Motion Data
Notice bibliographique
Résumé
Speed characteristics are influenced by many different factors (e.g. road engineering, vehicle classification, temporal factors, and weather factors) and in turn influence various outcomes such as safety, environmental impacts, and road user costs. In order to work towards improved outcomes in these areas, it is important to understand current speed characteristics and how these characteristics vary with influencing factors. The research leading to this paper had two objectives: (1) to synthesize existing knowledge about speed and factors that either influence speed or are an outcome of speed, and (2) to analyze speed data to determine the vehicle operating speed impacts from different vehicle classifications, temporal factors, environmental factors, and road factors. The literature review conducted for the synthesis of existing knowledge examines selected publications from the last 10 to 15 years. The speed data is obtained from the Manitoba Highway Traffic Information System (MHTIS) database from five weigh-in-motion (WIM) devices on selected portions of Manitoba's National Highway System (NHS) roads. This database contains nearly continuous year round information and approximately eight million geographically referenced speed records linked to vehicle classification and time of day for the year 2010. The results of the analysis provide a better understanding of speed behaviour under different influencing factors. For the covering abstract of this conference see ITRD record number 201211RT334E.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».