Predicting Work Zone Collision Probabilities via Clustering: Application in Optimal Deployment of Highway Response Teams
المؤلفون المشاركون
Skibniewski, Miroslaw
Sekuła, Przemysław
Vander Laan, Zachary
Farokhi Sadabadi, Kaveh
المصدر
Journal of Advanced Transportation
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-16، 16ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-09-18
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper proposes a clustering approach to predict the probability of a collision occurring in the proximity of planned road maintenance operations (i.e., work zones).
The proposed method is applied to over 54,000 short-term work zones in the state of Maryland and demonstrates an ability to predict work zone collision probabilities.
One of the key applications of this work is using the predicted probabilities at the operational level to help allocate highway response teams.
To this end, a two-stage stochastic program is used to locate response vehicles on the Maryland highway network in order to minimize expected response times.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Sekuła, Przemysław& Vander Laan, Zachary& Farokhi Sadabadi, Kaveh& Skibniewski, Miroslaw. 2018. Predicting Work Zone Collision Probabilities via Clustering: Application in Optimal Deployment of Highway Response Teams. Journal of Advanced Transportation،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1181121
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Sekuła, Przemysław…[et al.]. Predicting Work Zone Collision Probabilities via Clustering: Application in Optimal Deployment of Highway Response Teams. Journal of Advanced Transportation No. 2018 (2018), pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1181121
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Sekuła, Przemysław& Vander Laan, Zachary& Farokhi Sadabadi, Kaveh& Skibniewski, Miroslaw. Predicting Work Zone Collision Probabilities via Clustering: Application in Optimal Deployment of Highway Response Teams. Journal of Advanced Transportation. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1181121
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1181121
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