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Estimating percentile speeds from maximum operating speed frontier

Título
Estimating percentile speeds from maximum operating speed frontier
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2014
Autores
Carlos Rodrigues
(Autor)
FEUP
António Couto
(Autor)
FEUP
Revista
Vol. 2404
Páginas: 1-8
ISSN: 0361-1981
Classificação Científica
FOS: Ciências da engenharia e tecnologias > Engenharia civil
CORDIS: Ciências Tecnológicas > Engenharia > Engenharia civil > Engenharia de infra-estruturas
Outras Informações
ID Authenticus: P-009-Q2A
Abstract (EN): Most operating speed studies have focused on modeling a specific percentile speed, most notably the 85th, as a function of the road geometries. This method has resulted in some drawbacks, such as the loss of information due to speed data aggregation, the inability to capture speed dispersion, and few references about the effects of the driving culture and vehicle characteristics on the practiced speeds. Therefore, an operating speed frontier model to improve speed prediction capabilities, is presented. The deterministic component of the model represents the maximum operating spot speed as a function of the local geometric features, whereas the disturbance term includes the nongeometric effects, such as driving behavior, type of vehicle, and road environment. Data are collected in 88 curves and tangents of Portuguese two-lane highways located outside urban areas; approximately 18,000 free-flow vehicles were observed. Following an innovative approach to operating speed modeling, the model is estimated with a stochastic frontier regression between the speeds of all free-flow vehicles and the geometric features at the measurement sites. In addition to the maximum operating speed, the new model is capable of estimating any percentile speed through the cumulative function of the one-sided disturbance while avoiding speed data aggregation. Moreover, the road geometric features required to implement the model are easy to obtain either by consulting the design project or by performing on-site measurements; this ability contributes to the model's applicability in different regions.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 8
Tipo de Licença: Clique para ver a licença CC BY-NC
Documentos
Nome do Ficheiro Descrição Tamanho
Paper_TRR2404_Publicado 6813.43 KB
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