A Data Mining Approach on Lorry Drivers Overloading in Tehran Urban Roads
المؤلفون المشاركون
Ayazi, Ehsan
Sheikholeslami, Abdolreza
المصدر
Journal of Advanced Transportation
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-06-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The aim of this study is to identify the important factors influencing overloading of commercial vehicles on Tehran’s urban roads.
The weight information of commercial freight vehicles was collected using a pair of portable scales besides other information needed including driver information, vehicle features, load, and travel details by completing a questionnaire.
The results showed that the highest probability of overloading is for construction loads.
Further, the analysis of the results in the lorry type section shows that the least likely occurrence of overloading is among pickup truck drivers such that this likelihood within this group was one-third among Nissan and small truck drivers.
Also, the results of modeling the type of route showed that the highest likelihood of overloading is for internal loads (origin and destination inside Tehran), and the least probability of overloading is for suburban trips (origin and destination outside of Tehran).
Considering the type of load packing as a variable, the results of binary regression model analysis showed that the most probability of overloading occurs for packed (boxed) loads.
Finally, it was concluded that drivers are 18 times more likely to commit overloading on weekends than on weekdays.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ayazi, Ehsan& Sheikholeslami, Abdolreza. 2020. A Data Mining Approach on Lorry Drivers Overloading in Tehran Urban Roads. Journal of Advanced Transportation،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175935
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ayazi, Ehsan& Sheikholeslami, Abdolreza. A Data Mining Approach on Lorry Drivers Overloading in Tehran Urban Roads. Journal of Advanced Transportation No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175935
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ayazi, Ehsan& Sheikholeslami, Abdolreza. A Data Mining Approach on Lorry Drivers Overloading in Tehran Urban Roads. Journal of Advanced Transportation. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175935
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1175935
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر