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Enregistrement W7048609808

Macroscopic and microscopic traffic parameter models for operating speed on horizontal highway curve / Tuan Badrol Hisham Tuan Besar

2019· other· en· W7048609808 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUiTM Institutional Repositories (Universiti Teknologi MARA) · 2019
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSuperconducting and THz Device Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperating speedGeometric designPercentileTraffic speedDesign speedElectronic speed controlTraffic flow (computer networking)Rotational speedWork (physics)Data collection
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Operating speed is known by the maximum speed of the road users operate their vehicles along a travel path under favorable traffic and weather on the horizontal curve of a two-lane rural highway under free flow conditions, the 85th percentile distribution has been observed to be the most frequently used method to measure the operating speed associated with the geometric features. Meanwhile, the design speed includes logical consideration reflecting the topography, function of all class highway and operating speed. Locally, until the recent release of guideline by the authorities, the Public Work Department in 2015 has not embedded the Operating Speed Model in their document. With the existence of the model, it will enable the designer to anticipate the speed of vehicles travelling along a distance. The speed prediction is considered essential because it can produce an estimated speed in handling the vehicle. This will assist in reducing accident risks at curves, 85th percentile speed prediction model is needed for the Malaysian scenario to ensure the speed design relevancy. The study aims to establish an Operations Speed model based on local environment, targeting at the curve section. This will also take into consideration the geometric factor, traffic factor and road roughness. As for methodology, several tools were applied for data collection across Malaysia namely Laser Gun, Video VBOX, Ball Bank, Roughnometer and Automatic Traffic Classifier. The captured data can be grouped as geometric data, traffic data and comfort data. The Multiple Liner Regression was applied in constructing the Operating Speed Prediction Model. The study was conducted on 9 sites throughout Malaysia. Each site has different site parameter of geometric and traffic composition. Completion of this study has resulted in three significant models being developed namely VD85CS, V85CM and V85CE. To confirm the usefulness of the models in performing the prediction of the operating speed, the developed models were then further validated by performing t-test, RMSE, MAPE and MAE by comparing the developed models with empirical data, and also further compared with existing models from Transportation Association Canada, Federal Highway Association and Institution of Engineers Malaysia. The developed models were test for its sensitivity to identify the effect of changes on each individual variable for the developed models. The comparison shows that the developed models are more superior for local traffic environment. Therefore, the developed models in this study are proposed to be a starting basis of the 85th percentile speed model to be implemented in the Malaysian geometric road design guidelines. The guidelines are to be issued by the Public Work Department of Malaysia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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