Narzędzia help

Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
first last
cannonical link button

http://yadda.icm.edu.pl:80/baztech/element/bwmeta1.element.baztech-d5e7f2cc-1202-4997-a8ef-ebb6860327f0

Czasopismo

Logistyka

Tytuł artykułu

Analiza stabilności charakterystyk zmienności natężeń ruchu w dłuższym okresie

Autorzy Spławińska, M. 
Treść / Zawartość http://www.czasopismologistyka.pl/
Warianty tytułu
EN Analysis of stability of variability characteristics of traffic flows over a longer period
Języki publikacji PL
Abstrakty
PL W artykule przedstawiono wyniki analiz stabilności charakterystyk zmienności natężenia ruchu w różnych horyzontach czasu. Wykazanie stabilności wskaźników przeliczeniowych pomiarów krótkotrwałych na SDR w dłuższym okresie daje podstawę do wiarygodnego szacowania SDR na podstawie wskaźników wyznaczonych w latach wcześniejszych a także daje podstawę do budowy modeli prognostycznych. W celu realizacji tego zadania, w pierwszej kolejności wyznaczono wskaźniki zmienności sezonowej i tygodniowej natężeń ruchu w dwojaki sposób, tj.: zgodnie z definicją GDDKiA oraz przy wykorzystaniu modeli szeregów czasowych (multiplikatywny model Census 1). Następnie dla tak określonych wskaźników przeprowadzono analizę ich zmienności w latach 2000 – 2010 przy wykorzystano analizy wariancji ANOVA. Ponadto przeprowadzono weryfikację podejścia budowy modeli prognostycznych (modele regresyjne oraz wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe) w oparciu o dane historyczne.
EN The article presents the results of a stability analysis variability characteristics of traffic in different time horizons. Demonstration of the stability of adjustment factors to statistically convert short-term counts to AADT over a longer period, gives rise to a credible estimate of SDR on the basis of the indicators set out in the previous years and also provides a basis for the construction of predictive models. The first stage included determination of day-of-week and seasonal adjustment factors, by the definition GDDKiA and by the use of the time series theory(multiplicative model Census 1). The second step included analyze of the variability adjustment factors in the years 2000 – 2010, by the use of the analysis of variance AVOVA. The third step included verification approach the construction of predictive models (regression models and using artificial neural networks) based on historical data.
Słowa kluczowe
PL natężenie ruchu drogowego   SDR   GDDKiA   wariancja  
EN intensity of road traffic   SDR   GDDKiA   variance analysis ANOVA  
Wydawca Instytut Logistyki i Magazynowania
Czasopismo Logistyka
Rocznik 2014
Tom nr 6
Strony 9902--9911
Opis fizyczny Bibliogr. 12 poz., rys., tab., wykr., pełny tekst na CD 3
Twórcy
autor Spławińska, M.
Bibliografia
1. Jin L., Xu Ch., Fricker J. D.: Comparison of Annual Average Daily Traffic Estimates: Traditional Factor, Statistical, Artificial Neural Network, and Fuzzy Basis Neural Network Approach. TRB 87th Annual Meeting DVD, Washington DC 2008,
2. Kot S. M., Jakubowski J., Sokołowski A.: Statystyka. Podręcznik dla studiów ekonomicznych Difin, Warszawa 2007,
3. Olma A.: Określenie współczynników przeliczeniowych do szacowania natężeń ruchu drogowego w obszarach miejskich. Praca doktorska, Politechnika Śląska, Gliwice 2005,
4. Ruch Drogowy 2010. Transprojekt - Warszawa Sp. z o.o.,
5. Sabry M., Abd-El-Latif H., Yousef S., Badra N.: Use of Box and Jenkins Time Series Technique in Traffic Volume Forecasting. Research Journal of Social Sciences, 2007, s. 83 ÷ 90,
6. Selby B., Kockelman K.: Spatial Prediction of AADT in Unmeasured Locations by Universal Kriging. TRB 90th Annual Meeting DVD, Washington DC, 2011,
7. Spławińska M.: Podział sieci dróg na odcinki jednorodne ruchowo w celu zwiększenia dokładności szacowania SDR. Zeszyty Naukowo - Techniczne Stowarzyszenia Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej Oddział w Krakowie, Nr 1(103)/2014, s. 361370,
8. Spławińska M.: Charakterystyki zmienności natężeń ruchu i ich wpływ na eksploatację wybranych obiektów drogowych. Rozprawa doktorska, Politechnika Krakowska, Kraków 2013,
9. Wu H., Zhang Z.: Framework for Estimating AADT Using Co-clustering Based Collaborative Filtering. TRB 88th Annual Meeting DVD, Washington DC 2009,
10. Wytyczne projektowania skrzyżowań drogowych. Część I – skrzyżowania zwykłe i skanalizowane. GDDP, Warszawa 2001,
11. Zbieranie, archiwizacja i analizy danych ze stacji ciągłych pomiarów ruchu w roku 2008. Etap III. Analiza roczna i edycja wyników pomiarów prowadzonych w stacjach GR i PAT w roku 2009, Transprojekt – Warszawa Sp. z o.o., Warszawa 2010,
12. Zhang Y., Xie Y.: Forecasting of Short – Term Freeway Volume with v-Support Vector Machines. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board 2024, Washington DC 2007, s. 92 ÷ 99.
Kolekcja BazTech
Identyfikator YADDA bwmeta1.element.baztech-d5e7f2cc-1202-4997-a8ef-ebb6860327f0
Identyfikatory