Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Models for determining annual average daily traffic on the national roads

One of the basic parameters which describes road traffic is Annual Average Daily Traffic (AADT). Its accurate determination is possible only on the basis of data from the continuous measurement of traffic. However, such data for most road sections is unavailable, so AADT must be determined on the basis of short periods of random measurements. This article presents different methods of estimating AADT on the basis of daily traffic (VOL), and includes the traditional Factor Approach, developed Regression Models and Artificial Neural Network models. As explanatory variables, quantitative variables (VOL and the share of heavy vehicles) as well as qualitative variables (day of the week, month, level of AADT, the cross-section, road class, nature of the area, spatial linking, region of Poland and the nature of traffic patterns) were used. Based on comparisons of the presented methods, the Factor Approach was identified as the most useful.
Jednym z podstawowych parametrów opisujących ruch drogowy jest Średni Dobowy Ruch w roku (SDR). Jest on wykorzystywany do różnych celów między innymi do projektowania i planowania rozwiązań drogowych, obliczania hałasu drogowego czy do studiów wypadkowości. Jego nieprawidłowe oszacowanie i prognozowanie może prowadzić do licznych błędów, przykładowo do niewłaściwego doboru typów skrzyżowań i niewłaściwego ich projektowania czy do przeciążenia tras projektowanych na natężenie ruchu mniejsze niż to, które rzeczywiście może się pojawić. Uzyskanie dokładnych i wiarygodnych wielkości SDR możliwe jest jedynie na podstawie danych pochodzących z ciągłych automatycznych pomiarów ruchu. Niestety z większości odcinków drogowych nie ma takich danych, więc SDR musi być wyznaczany w oparciu o krótkie okresy wyrywkowych pomiarów. W tym celu najczęściej stosuje się metodę wskaźnikową.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies