Baremo de trafico

Animación de tráfico a escala de ciudad mediante aprendizaje estadístico y

El objetivo principal de esta investigación fue investigar las propiedades psicométricas de una versión en español de la Escala de Actitudes hacia la Seguridad Vial (ATTS) para la evaluación de las actitudes de riesgo al volante entre la población hispanohablante. Quinientos cincuenta y ocho conductores de Argentina participaron en el estudio. El análisis factorial confirmatorio apoyó la estructura de tres factores de la ATTS: Actitud hacia las infracciones y el exceso de velocidad, actitud hacia la conducción imprudente de otros y actitud hacia el consumo de alcohol y la conducción, χ2(87) = 205,91, p < 0,001; χ2/df = 2,36; GFI = 0,94; CFI = 0,93; TLI = 0,91; RMSEA = 0,05; IC del 90% [,04, 0,06]. Un modelo con un factor de orden superior (actitud general hacia la conducción de riesgo) también se ajusta a los datos. Las estimaciones de fiabilidad fueron aceptables para la escala total (α = 0,81) y para todas las subescalas (con valores α que oscilaban entre 0,74 y 0,84), y la validez concurrente fue apoyada por las correlaciones teóricamente esperadas con la conducta de riesgo al volante autodeclarada (r que oscilaba entre 0,27 y 0,45, ps < 0,01). La comparación posterior entre la correlación de orden cero y la correlación parcial (controlando la Gestión de la Impresión del Conductor) entre las subescalas del ATTS y la conducta de riesgo al volante autodeclarada reveló efectos menores o nulos del sesgo de deseabilidad social. Se discuten las implicaciones para la intervención en seguridad vial.

Cómo escalan Netflix y reddit para manejar cargas de tráfico masivas

Toplak W, Koller H, Dragaschnig M, Bauer D, Asamer J. Nuevas clasificaciones de carreteras para redes de tráfico a gran escala. En: 13th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC). Piscataway, NJ: IEEE; 2010: 1264-1270.

Toplak, W., Koller, H., Dragaschnig, M., Bauer, D., & Asamer, J. (2010). Novel road classifications for large scale traffic networks. 13th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 1264-1270. Piscataway, NJ: IEEE. doi:10.1109/itsc.2010.5625182

Toplak, W., Koller, H., Dragaschnig, M., Bauer, D., y Asamer, J. (2010). “Novel road classifications for large scale traffic networks” en 13th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) (Piscataway, NJ: IEEE), 1264-1270.

Toplak, W., y otros, 2010. Novel road classifications for large scale traffic networks. En 13th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC). Piscataway, NJ: IEEE, pp. 1264-1270.

W. Toplak, et al., “Novel road classifications for large scale traffic networks”, 13th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), Piscataway, NJ: IEEE, 2010, pp.1264-1270.

Utilice estos consejos sobre tráfico y conversión para ampliar su negocio

Los avances en las herramientas de previsión de los estados del tráfico y los métodos para evaluar y comparar el impacto de las nuevas infraestructuras y sistemas de control, dependen de una modelización precisa de los fenómenos del tráfico. Estos fenómenos se producen a escalas espaciales y temporales que van desde el tamaño del vehículo y los segundos (por ejemplo, el comportamiento de cambio de carril) hasta los kilómetros y las horas (por ejemplo, la congestión repartida en una red). Los modelos de tráfico disponibles se han diseñado en gran medida para modelar eventos que tienen lugar a una escala espacial específica. Estos modelos no siempre son aplicables para reproducir fenómenos a escalas mayores o menores.    La modelización multiescala es un estilo de modelización que integra diferentes paradigmas de modelización en un marco unificado, de modo que todos los fenómenos de tráfico que se producen a diversas escalas pueden simularse con suficiente precisión.

El modelo multiescala es capaz de proporcionar el poder descriptivo y explicativo necesario para reproducir cualquier fenómeno del tráfico a la escala espacial y temporal deseada. Un requisito clave de un marco multiescala se refiere a la interfaz entre los modelos de diferentes escalas. Esta interfaz debe garantizar (a) la coherencia en cuanto a la conservación de los vehículos y (b) la coherencia en cuanto a las propiedades de los vehículos/viajeros que deben transportarse a través de esta interfaz, como el tipo de vehículo, la ocupación del vehículo, el destino, etc.

Incidente de tráfico a gran escala en Stuttgart Mod

Por un lado, estas medidas suponen un coste considerable y, por otro, la autoridad encargada de la construcción de la carretera debe saber qué reducción del ruido puede conseguirse con ellas. Sin embargo, hasta ahora sólo ha sido posible realizar cálculos aproximados del efecto reductor del ruido de estos dispositivos de protección. Su eficacia exacta tendría que medirse en mediciones exteriores de sistemas de prueba. Para ello se necesitan construcciones de hasta 200 m de longitud. La instalación de estas estructuras supone unos costes elevados y, a menudo, unos obstáculos considerables para el tráfico. Además, la caracterización de estos sistemas lleva mucho tiempo, depende de las condiciones meteorológicas y requiere mucho personal.

Las investigaciones y mediciones en el laboratorio se llevan a cabo utilizando modelos de las estructuras de tráfico y de las estructuras residenciales que las rodean que son tan sólo una vigésima parte del tamaño original. A una escala de, por ejemplo, 1:20, se pueden simular áreas de 200 x 200 metros en una mesa modelo de 10 x 10 metros.

Las longitudes de onda del ruido emitido por los vehículos en las carreteras también se acortan en función de la escala del modelo. Las fuentes sonoras del modelo deben emitir el sonido en banda ancha y de manera uniforme en todas las direcciones. Por lo tanto, basándose en las longitudes de onda reales que se producen en el tráfico, se obtienen frecuencias del orden de 2.000 a 100.000 hertzios a una escala máxima de reducción de 1:20. Para evitar que las frecuencias sonoras, en particular las altas, sean absorbidas por el aire, el aire del laboratorio debe secarse hasta un 5% de humedad relativa a una temperatura ambiente de 20 °C durante el transcurso de las mediciones.