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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제10권 제4호
발행연도
2008.1
수록면
1,837 - 1,848 (12page)

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The methodology to identify the traffic count stations that have anomalous counts was developed in this paper. Our proposed approach is to develop a spatial model that would separate out systematic and spatial variability in counts so that residual uncertainty may be identified. A principal component analysis was applied by using dimension reduction dealing with census data with many attributes. This proposed method would significantly improve the process of validating traffic counts by increasing the accuracy of reported counts and by reducing the time delay between data collection and reporting.
#Annual average daily traffic #AADT) #portable traffic counters #PTC) variogram #principal component analysis #general least squares estimator

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AASHTO / 1992 / AASHTO Guidelines for Traffic Data Programs google schola Cho, J. / 2001 / Comparative Study on the Prediction of Geo-Statistics with General Statistics / Journal of the Korean Data Analysis Society 3 (1) : 41 ~ 49 google schola Lam, W. H. K. / 2000 / Estimation of AADT from Short Period Counts in Hong Kong - A Comparison Between Neural Network Method and Regression Analysis / Journal of Advanced Tra google schola Mohamad, D. / 1998 / An Annual Average Daily Traffic Prediction Model for County Roads / TRB 1999 Annual Meeting Paper, Washington D. C. google schola Sharma, S. C. / 1996 / Statewide Traffic Volume Studies and Precision of AADT Estimates / Journal of Transportation Engineering 122 : 430 ~ 439 google schola

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