Классификационные характеристики некоторых дорог в городе Кербела

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Знание характеристик дорожной сети является важным фактором для принятия основных мер по повышению эффективности дорожного движения и сокращению задержек. Таким образом, целью исследования является классификация и оценка эффективности городской уличной сети в городе Кербела. После определения района исследования данные о дорожном движении собираются с помощью технологии видеоизображения, а затем извлекаются из видеофайлов. После разделения городских улиц на несколько участков была рассчитана скорость движения на всех участках и скорость свободного потока. Основная цель состоит в том, чтобы определить и сравнить уровень дорожного обслуживания (LOS) на основе рекомендаций по пропускной способности автомагистралей (HCM 2000), включая скорость движения, пропускную способность для оценки каждого сегмента сети. мы обнаружили, что дороги первой категории составляют 25 % от общего количества, в то время как две категории второй категории составляют 75 % от общего количества. А уровень технического обслуживания участков улиц составляет 25 % при работе с LOS C, 31,25 % при работе с LOS D, 12,5 % при работе с LOS E и 31,25 % при работе с LOS F, согласно оценке транспортных операций, основанной на средней скорости движения.

Об авторах

Хайдер Салман Худхаир

Российский университет дружбы народов

Email: hyder.s@uokerbala.edu.iq
ORCID iD: 0000-0002-6833-7780

аспирант кафедры техники и технологий транспорта, инженерная академия

Москва, Россия

Хамид Адаб Идан Аль-Джамиль

Университет города Куфа

Email: hamid.aljameel@uokufa.edu.iq
ORCID iD: 0000-0002-1367-4421

доктор технических наук, профессор кафедры гражданского строительства, инженерный факультет

Куфа, Ирак

Владимир Николаевич Коноплев

Российский университет дружбы народов

Автор, ответственный за переписку.
Email: konoplev-vn@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0003-1662-6254
SPIN-код: 3876-1534

доктор технических наук, профессор кафедры техники и технологий транспорта, инженерная академия

Москва, Россия

Артур Рафикович Асоян

Российский университет дружбы народов

Email: asoyan-ar@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0002-1976-9376
SPIN-код: 1020-5089

доктор технических наук, профессор департамента транспорта инженерной академии

Москва, Россия

Список литературы

  1. Akbar M., Budianto E, Doloksaribu B. Penentuan Besarnya Tarif Angkutan Dalam Kota (Angkot) Dengan Metode BOK. Musamus Journal of Civil Engineering. 2019;1(2):12-15.
  2. Mudiyono R, Anindyawati N. Analisis Kinerja Ruas Jalan Majapahit Kota Semarang (Studi Kasus: Segmen Jalan Depan Kantor Pegadaian Sampai Jembatan Tol Gayamsari). Prosiding Seminar Nasional Inovasi Dalam Pengembangan SmartCity. 2017;1(1):345-354.
  3. Afrin T, Yodo N. A survey of road traffic congestion measures towards a sustainable and resilient transportation system. Sustainability. 2020;12(11):4660. https://doi.org/10.3390/su12114660
  4. Mate NR. Indian Road Traffic Congestion Prob-lems, its reasons with focus on Road width. International Journal for Research Trends and Innovation. 2022;7(8):4-10.
  5. Jing P, Seshadri R, Sakai T, Shamshiripour A, Alho A, Lentzakis AF, Ben-Akiva M. Evaluating congestion pricing schemes using agent-based passenger and freight micro-simulation. Transportation Research Part A: Policy and Practice. 2024;186:104118. https://doi.org/10.1016/j.tra.2024.104118
  6. Choi D-A, Ewing R. Effect of street network design on traffic congestion and traffic safety. Journal of transport geography. 2021;96:103200. https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2021.103200
  7. Al Ghanim AMK, Asad FHA, Al-Jameel HAE. Traffic Performance Evaluation for Selected Streets within the Southern Part of Al-Najaf City Network. Journal of Physics: Conference Series. 2021;1973:012226. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1973/1/012226
  8. Kareem A, Asad F. Evaluating the operational per-formance of urban streets within Al-Najaf city. AIP Con-ference Proceedings. 2023;2806:040002. https://doi.org/10.1063/5.0162784
  9. AL-khazali DF, Al-Jameel HA, Almuhanna RR. Investigate traffic characteristics of Kerbala urban streets. AIP Conference Proceedings. 2023;2793:070005. https://doi.org/10.1063/5.0164252
  10. Adanikin A, Ajayi JA, Oyedepo J, Adeoye I, Twaki DL. Traffic Congestion Assessment of Akure Central Business District Using Geographic Information System (GIS). Annals of the Faculty of Engineering Hunedoara. 2023:21(2):105-110.
  11. Hashmi HT, Ud-Din S, Khan MA, Khan JA, Arshad M, Hassan MU. Traffic Flow Optimization at Toll Plaza Using Proactive Deep Learning Strategies. Infra-structures. 2024;9(5):87. https://doi.org/10.3390/infrastructures9050087
  12. Ewadh HA. Evaluation the traffic operation for arterial highways within hilla city by using hcs. Inter-national Journal of Civil Engineering and Technology. 2019;10(05):148-156.
  13. Ahmad S, Ali A, Ahmed HU, Huang Y, Lu P. Evaluating traffic operation conditions during wildfire evacuation using connected vehicles data. Fire. 2023;6(5):184. https://doi.org/10.3390/fire6050184
  14. Adha ML, Arliansyah J, Buchari E. Analysis of the Influence of Traffic Flow on Air Pollution at Simpang Angkatan 66 of Palembang City. Journal of Physics: Con-ference Series. 2019; 1198(8):082005. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1198/8/082005
  15. Atrish AK, Bhugra GS. Traffic Congestion Analysis using PTV VISSIM Software. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology. 2022;10(2):1411-1415. https://doi.org/10.22214/ijraset.2022.40370
  16. Highway Capacity Manual. Transportation Research Board Publ.; 2010.
  17. Harrou F, Zeroual A, Hittawe MM, Sun Y. Road Traffic Modeling and Management: Using Statistical Moni-toring and Deep Learning. Elsevier Publ.; 2021. ISBN: 9780128234334
  18. Alkaissi AJ, Khaled TT. Travel Speed Prediction Model for Urban Arterial Road and Traffic Management. Journal of Green Engineering. 2020;10:13536-13548.
  19. Alattar EF, Kadem AJ Travel time reliability indices for urban routes in Baghdad city. Journal of Engineering and Sustainable Development. 2021;25(5):1-14. https://doi.org/10.31272/jeasd.25.5.1
  20. Chen P, Tong R, Lu G, Wang Yu. Exploring travel time distribution and variability patterns using probe vehicle data: case study in Beijing. Journal of Advanced Transportation. 2018;(1959):1-13. https://doi.org/10.1155/2018/3747632
  21. Alonso E, Arpón C, González M, Fernández RA, Nieto M. Economic impact of autonomous vehicles in Spain. European Transport Research Review. 2020;12(1). https://doi.org/10.1155/2018/3747632
  22. Manual H.C. Highway capacity manual. Washington, DC, 2000;2(1):1.
  23. Manual HC. Special report no. 209. Transportation Research Board, Washington DC, USA, 2000.

© Худхаир Х.С., Аль-Джамиль Х.А., Коноплев В.Н., Асоян А.Р., 2024

Ссылка на описание лицензии: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах