natgillin/translations-raw huggingface dataset:
Study sections
Ispitne dionice
Concerning the tangents at rural multi-lane highways in Egypt, the analysis of data uses 67 tangent sections that are distributed along four national highways in Egypt.
Analizom je obuhvaćeno 67 dionica u pravcu duljine 100 m koje se nalaze na četiri izvangradske višetračne prometnice u Egiptu: 39 dionica se nalazi na dvotračnima cestama, a preostalih 28 dionica na trotračnim cestama.
Multi-lane highways under study on Egyptian road network
Položaj višetračnih cesta u egipatskoj prometnoj mreži
Pavement data
Podaci o kolniku
Pavement data are key independent variables in the analysis.
Podaci o kolniku ključne su nezavisne varijable u analizi.
These data include the longitudinal slope of pavement (G), IRI, and PCI.
Ti podaci uključuju uzdužni nagib kolnika G, indeks ravnosti IRI i indeks stanja kolnika PCI.
For all studied sections, the G value was measured via survey tools proposed by Abdalla [12].
Nagib kolnika G na svim dionicama izmjerio je Abdalla [12].
The PCI was calculated using the Micro PAVER procedure in which the pavement condition is based on a numerical value ranging from 0 to 100.
PCI indeks je izračunan pomoću sustava Micro PAVER u kojem se stanje kolnika ocjenjuje numeričkim vrijednostima u rasponu od 0 do 100.
The PCI numerical index ranges from 0 for a failed pavement to 100 for a perfect pavement condition.
Ocjena 0 označava nezadovoljavajuće stanje kolnika, a ocjena 100 odlično stanje kolnika.
The Micro PAVER Software (PAVER 5.3.4 version) was used to calculate the PCI at all studied sections.
PCI indeks na svim promatranim dionicama izračunan je pomoću sustava Micro PAVER (PAVER verzija 5.3.4).
The surface roughness evaluation procedure is conducted by measuring the IRI as a road roughness index.
Ocjena ravnosti površine kolnika provedena je računanjem indeksa ravnosti IRI.
The IRI indicator is measured by the equipment (Version ROMDAS) equipped with bump integrators to collect pavement profiles as raw data.
Ravnost kolnika mjerena je uređajem Bump Integrator (verzija ROMDAS).
The data are processed by the ROMDAS software package to identify the IRI for each section by traveling on it.
Podaci prikupljeni na terenu obrađeni su u računalnom programu ROMDAS, koji računa indeks IRI po dionicama.
The vehicle equipment is available from GARBLT [1].
Opremu za ispitivanje je osigurao GARBLT [1].
A list of usable variables, their symbols, and statistical analysis results, are shown in Table 1.
Popis korištenih varijabli, njihovi simboli i rezultati statističke analize prikazani su u tablici 1.
Vehicles speed data
Podaci o brzini vožnje
Passenger car speed data are the key dependent variables in the analysis.
Podaci o brzini vožnje osobnih vozila ključna su zavisna varijabla u analizi.
In the present paper, the driver's speed under free
Ovaj rad ne razmatra utjecaj prometnog toka na brzinu
Longitudinal slope [%] Pavement Conditions index
Uzdužni nagib [%] Indeks stanja kolnika
International roughness index
Internacionalni indeks ravnosti IRI
No. of lanes in one direction
Broj prometnih trakova u jednom smjeru
Symbols and statistical analysis results for studied variables
Simboli i rezultati statističke analize ispitivanih varijabli
be invisible to the drivers, Abdalla [12].
Vremenski
Vehicles traveling in free-flow conditions are considered to have at least 5 seconds of headway.
razmak između vozila, koja su se kretala u uvjetima slobodnog prometnog toka, iznosio je najmanje 5 sekundi.
The recorded speeds collected at each site range from 100 to 160, which leads to a total number of 8,700 spot speeds.
Na svakom mjernom mjestu prikupljeno je između 100 i 160 podataka o brzini, što je u konačnici rezultiralo s 8700 zabilježenih brzina.
Speeds are measured during working days, at daylight hours.
Podaci su prikupljani radnim danima i u dnevnim satima.
During collection of the data, the weather was clear and the pavements were dry and in good condition.
Tijekom prikupljanja podataka vrijeme je bilo vedro, a kolnici suhi i u dobrom stanju.
CAA
CID
CID
CAA
CAA
CAD
CAD
CAA
CAA
TDA
TDA
CAA
TDA
CID
CID
TDA
Generally, to ensure validity of the Pearson correlation, each set of selected data should follow principles of normal distribution.
Općenito, da bi se osigurala valjanost Paersonove korelacije, svaki skup odabranih podataka mora imati normalnu distribuciju.
Using the Kolmogorov-Smirnov test, it was established that the normal distribution of data could not be rejected at the 95% confidence level.
Primjenom Kolmogorov-Smirnovog testa zaključeno je da normalna distribucija podataka ne može biti odbačena pri razini pouzdanosti od 95%.
The sample size requirements for the 85th percentile speed (V85) were determined using the following well-known statistical equation (2).
Zahtijevana veličina uzorka operativne brzine (V85) određena je primjenom poznate statističke jednadžbe (2):
N - the smallest sample size σ - estimated standard deviation of sample K - constant corresponding to the desired confidence level of
N - najmanji broj uzorka σ - procijenjena standardna devijacija uzorka K - konstanta koja odgovara traženoj razini pouzdanosti od 95
The operating speed values for cars (V85C) at each section are provided in Table 2.
Vrijednosti operativnih brzina osobnih vozila (V85C) po dionicama prikazane su u tablici 2.
The methodology used in the present study for predicting V85 was implemented by means of two main procedures: traditional procedure (linear and GLM), and non-traditional procedure (ANN).
Vrijednost operativne brzine V85 u ovom istraživanju određena je primjenom tradicionalnog linearnog i generalizirano linearnog (GLM postupka) te nekonvencionalnog ANN postupka.
Many researchers found that the ANN provides a better model when being supported by better predictions for lower V85 values, which is due to the normality of the residuals and their independence from the predicted variable.
Mnogi istraživači došli su do zaključka da ANN postupak, zbog normalnosti reziduala i neovisnosti o predviđenoj varijabli, daje bolji model u slučaju boljih predviđanja nižih vrijednosti operativne brzine V85.
Several authors have reported better performance of the ANN compared to the traditional methods.
Nekoliko istraživača zaključilo je da je učinkovitost ANN postupka veća od učinkovitosti tradicionalnih postupaka.
The advantage of the ANN is that it can directly take into account any non-linear relationships between dependent variables and each independent variable.
Prednost ANN postupka u odnosu na tradicionalne postupke je ta što ANN može direktno uzeti u obzir bilo koji nelinearni odnos između zavisnih i svake nezavisne varijable.
Another advantage is that the ANN modelling approach is fast and flexible.
Druga prednost je ta što je ANN postupak brz i fleksibilan.
Finally, the ANN model is simple and can be easily used by engineers.
I konačno, ANN model je jednostavan za uporabu.
Traditional modelling procedure 4.1.1.
Tradicionalni postupci modeliranja 4.1.1.
Linear regression
Linearna regresija
A mathematical form of linear regression is given by the following known equation:
Matematički oblik linearne regresije prikazuje se pomoću sljedeće jednadžbe:
where: Y - V85 at each section
gdje je: Y - V85 na svakoj dionici
- explanatory variables from 1 to n ßo - regression constant
- varijabla od 1 do n ßo - konstanta regresije
- regression coefficient.
- koeficijent regresije.
The stepwise regression analysis is used to select the most statistically significant independent variables with dependent
Stupnjevita regresijska analiza primjenjuje se pri odabiru statistički najznačajnijih nezavisnih varijabli sa zavisnom varijablom u jednom modelu.
In this direction, the mathematical form includes all independent variables separately.
Generalizirano linearno modeliranje (GLM)
This allows separate study of the effect all independent variables have on V85.
Na taj se način određuje utjecaj svake nezavisne varijable na iznos operativne brzine V85.
A normal distribution with a log link function is chosen to model these data.
Pri modeliranju podataka primijenjena je normalna logaritamska distribucija.
This form takes the shape given in equation (4), Varagouli et al. [13]:
Taj oblik prikazan je u jednadžbi (4) prema Varagouliju i dr. [13]:
Xn - explanatory variables from 1 to n bo - regression constant bn - regression coefficient.
Xn - varijabla od 1 do n bo - konstanta regresije bn - koeficijent regresije.
This model form is executed using the generalized linear model procedure PROC GENMOD and the SAS statistical software [14].
Navedeni oblik rješava se pomoću općeg linearnog modela PROC GENMOD u statističkom računalnom programu SAS [14].
The SAS user's manual applies the maximum log-likelihood technique to estimate the regression coefficients, standard errors, Wald Chi-squared statistics, and p-values.
Računalni program SAS za procjenu koeficijenata regresije, standardnih pogrešaka, Waldovog hi kvadrat testa te p-vrijednosti koristi tehniku maksimalne izglednosti.
The selected model has the minimum ║δ║, RMSE, and the highest R2 value.
Odabrani model ima minimum ║δ║, RMSE, i najveću R2 vrijednost.
Multicollinearity
Multikolinearnost
Multicollinearity is a common problem when estimating linear models or GLM.
Multikolinearnost je čest problem koji se javlja prilikom procjene linearnih i GLM modela.
It occurs when there are high correlations among predictor variables, leading to unreliable and unstable estimates of regression coefficients.
Do ove pojave dolazi uslijed čvrste veze između prediktorskih varijabli koja vodi do nepouzdanih i nestabilnih procjena koeficijenata regresije.
The most widely-used diagnostic factor in multicollinearity is the variance inflation factor (VIF), which estimates how much the variance of a coefficient is "inflated" by linear dependence with other predictors.
Najprimjenjivaniji faktor za dijagnostiku u multikolinearnosti je faktor inflacije varijacije (eng. variance inflation factor - VIF) koji procjenjuje koliko je varijacija koeficijenta "precijenjena" zbog linearne ovisnosti o drugim prediktorima.
It is emphasized that a VIF of 1.8 tells us that this predictor is completely uncorrelated to all other predictors.
Vrijednost faktora VIF 1,8 upućuje na to da je taj prediktor u potpunosti nepovezan s drugim prediktorima.
In general, care must be taken, when the VIF is greater than 2.50, which corresponds to an R2 of 0.60, with regard to other variables, Allison [15].
Općenito, vrijednost faktora VIF ne bi trebala biti veća od 2,50, što odgovara vrijednosti R2 = 0,6, Alison [15].
Non-traditional modelling procedure (ANN)
Primjena umjetne neuronske mreže
In general, the ANN consists of 3 layers, namely, the input layer, the hidden layer, and the output layer.
Modeliranje pomoću umjetne neuronske mreže (ANN) sastoji se od tri sloja: ulaznog, skrivenog i izlaznog.
The ANN procedure typically starts out with the randomized weights for all their neurons.
Kada je postignuta zadovoljavajuća razina izvedbe, ispitivanje je završeno, a mreža koristi težine kako bi se donijela odluka.
When a satisfactory level of performance is reached, the training ends and the network uses these weights to make a decision.
Semeida [16] je na temelju svojih istraživanja zaključio da modeli više-slojne perceptronske neuralne mreže (eng. multi
The overall dataset of sections is divided into a training dataset and a testing dataset.
U tom algoritmu cjelokupni skup podataka dijeli se na skup probnih i skup testnih podataka.
As in the literature, the training data set varies from 70% to 90 % , and the testing data set varies from 10 % to 30 % .
Prema literaturi, skup probnih podataka trebao bi činiti 70 do 90 % svih podataka, dok bi skup testnih podataka trebao činiti 10 do 30% svih podataka.
Model performances are RMSE, ║δ║, and R2 for testing and training data set on the one hand, and for all data sets on the other.
Svojstva modela za skup testnih podataka, skup probnih podataka te za cjelokupni skup podataka su RMSE, ║δ║, i R2.
Many trials have been made to reach a suitable percentage between the training and testing data that gives the best performance for operating speed models.
Mnoga su ispitivanja provedena kako bi se odredio odgovarajući postotak probnih i testnih podataka koji rezultira najboljim svojstvima modela operativnih brzina.
In addition, overfitting can be avoided by randomizing all sections before training the network to reach the best performance for both training and testing of the data.
Nepodudaranje podataka može se spriječiti nasumičnom raspodjelom svih dionica prije učenja mreže da postigne najbolja svojstva probnih i testnih podataka.
The performance of testing data must be reliable as training data, (R2 must not be smaller than 0.7), Tarefder et al. [18].
Testni podaci moraju biti jednako pouzdani kao i probni podaci (vrijednost R2 ne smije biti manja od 0,7), Tarefder i dr. [18].
5. Analysis, results and discussions
5. Analize, rezultati i rasprave
Linear regression model results
Rezultati modela linearne regresije
After stepwise regression using the SPSS Package, the best three models that are statistically significant with V85C for two lanes, three lanes, and combined models, are presented in equations (5), (6) and (7), respectively.
Stupnjevitom regresijskom analizom provedenom pomoću programskog paketa SPSS, za dionice s dva i tri prometna traka te za kombinirane podatke definirana su tri najbolja modela koja su statistički značajna s obzirom na brzinu V85C, izrazi (5), (6) i (7).
All variables are significant at the 5 % significance level for the selected models (P-value is < 0.05).
U navedenim modelima sve varijable su bile značajne pri razini pouzdanosti 5% (P-vrijednost < 0,05).
Finally, many models are excluded due to poor significance with V85C or multicollinearity with predictor variables.
Mnogi modeli bili su isključeni iz analize ili zato što nisu bili značajni s obzirom na brzinu V85C ili zato što su sadržavali multikolinearne prediktorske varijable.
V85C (2-lanes) = 87.86 - 2.18 · IRI + 0.17 · PCI
V85C (2-trake) = 87,86 - 2,18 · IRI + 0,17 · PCI
(where R2adj = 0.82, RMSE = 8.54, ║δ║= 0,2) VIF values for IRI and PCI are the same as 1.103.
(gdje R2adj = 0,82, RMSE = 8,54, ║δ║= 0,2) Vrijednost faktora VIF za indeks IRI i PCI indeks iznosi 1,103.
The investigation of the 2-Lanes and 3-Lanes models shows that the negative coefficient sign for the IRI means that V85C decreases with an increase of the IRI.
Ispitivanje provedeno na modelima dionica s dva i tri prometna traka pokazalo je da se brzina V85C smanjuje s porastom
This uneven surface along road length enables drivers to clearly
vrijednosti indeksa IRI.
feel vibrations in the car body, and so they become worried and uncomfortable during driving.
Razlog tomu je negativni predznak koeficijenta koji se nalazi uz indeks IRI.
Accordingly, they prefer to reduce the car speed.
Povećanje neravnosti uzrokuje značajne nepravilnosti na površini kolnika.
In addition, the positive sign of the coefficient for the PCI means that V85C increases with an increase of the PCI.
Prilikom vožnje po takvim neravnim površinama vozači osjećaju vibracije zbog kojih smanjuju brzinu vožnje.
These results must be cogent.
Takvi rezultati moraju biti uvjerljivi.
These results are in good agreement but need more accuracy to be included in statistical parameters.
Ti su rezultati točni, ali trebaju biti pouzdaniji kako bi odgovarali statističkim parametrima.
GLM results
Rezultati GLM postupka
By using the GLM procedure PROC GENMOD in the SAS statistical software [15], the best three models that are statistically significant with V85C for two lanes, three lanes, and combined models, are presented in equations (8), (9), and (10), respectively.
Primjenom GLM postupka PROC GENMOD u računalnom programu za statistiku SAS [15], za dionice s dva i tri prometna traka te za kombinirane podatke definirana su tri najbolja modela koja su statistički značajna s obzirom na brzinu V85C, izrazi (8), (9) i (10).
V85C (2-lanes) = exp(4.91) · IRI-032
V85C (2-trake) = exp(4,91) · IRI-032
(where, R2adj = 0.92, RMSE = 5.58, ║δ║= 0.2) V85C (3-lanes) = exp(4.87) · IRI-035
(gdje je, R2adj=0,92, RMSE=5,58, ║δ║=0,2) V85C (3-trake) = exp(4,87) · IRI-035
(where, R2adj = 0.92, RMSE = 8.96, ║δ║= 0.15) V85C (combined) = exp(4.44) · IRI-025
(gdje je, R2adj=0,92, RMSE=8,96, ║δ║=0,15) V85C (kombinirana) = exp(4,44) · IRI-025
(where, R2adj = 0.84, RMSE = 26.89, ║δ║= 0.28)
(gdje je, R2adj=0,84, RMSE=26,89, ║δ║=0,28)
Based on the three models, it can be concluded that the IRI variable is more effective for speed reduction compared to other variables.
U ta tri modela indeks IRI znatno više utječe na smanjenje brzine vožnje od drugih varijabli.
In the combined model, the lane number has a moderate effect on speed increment.
U kombiniranom modelu broj prometnih trakova ima umjeren učinak na prirast brzine vožnje.
These results are logical but have some problems with regard to validity and accuracy.
Takvi su rezultati logični, no nisu dovoljno pouzdani i točni.
ANN model results
Rezultati ANN modela
For the 2-lanes network, the three independent variables (IRI, PCI, and G) are put in an input layer, one hidden layer is used, and one desired variable V85C is put in an output layer with 39 observations.
Za mrežu 39 dionica s dva prometna traka, tri su nezavisne varijable (IRI, PCI i G) postavljene u ulazni sloj, a jedna tražena varijabla V85C u izlazni sloj, prilikom čega je korišten jedan skriveni sloj.
The number of processing elements in the hidden layer approximately equals to one half of the total number of neurons in the input and output layers (two processing elements), which is based on the knowledge generally accepted in this field.
Broj elemenata u skrivenom sloju jednak je polovini ukupnog broja neurona u ulaznom i izlaznom sloju (dva elementa za obradu), što je uobičajena praksa prilikom provođenja ovog postupka.
The architecture of the ANN model is shown in Figure 2.
Izgled ANN modela prikazan je na slici 2.
The use of the learning rule of momentum and the suitable number of iterations = 5000, is appropriate for quick convergence of the problem, as shown by Semeida [19] and [20].
Prema Semeiri [19, 20], za brzo rješavanje problema potrebno je primjenjivati pravila momentuma i provesti odgovarajući broj iteracija = 5000.
In the present study, many trials have been made to reach the percentage between the training and testing data that gives the best model performance.
U ovom istraživanju provedena su mnoga ispitivanja kako bi se odredio postotak između probnih i testnih podataka koji daje najbolja svojstva modela.
However, for the best trial, the sections have been divided into a training data set formed of 32 sections (82 % of all sites), and a testing data set that has 7 sections (18 % of all sites).
Kao najbolje rješenje pokazalo se ono u kojem su probni podaci sadržavali 32 dionice (82 % svih dionica), a testni podaci 7 dionica (18 % svih dionica).
In order to measure the importance of each explanatory variable, the general influence (sensitivity about the mean or standard deviation) is computed based on the trained ANN weights.
Kako bi se izmjerila važnost svake varijable, izračunan je opći utjecaj (osjetljivost na prosječnu vrijednost ili standardnu devijaciju) na temelju istreniranih težina ANN modela.
It has been established that the most influential variable on V85C (2-lanes) is the IRI, followed by the PCI.
Zaključeno je da na iznos brzine V85C (2-traka) najviše utječe indeks IRI, a zatim PCI indeks.
Also, the relationships between each effective input variable and V85C (2-lanes) are shown in the same Figure, indicating that the V85C (2-lanes) decreases with an increase of the IRI, and increases with an increase of the PCI.
Na istoj slici prikazani su odnosi između svake efektivne ulazne varijable i brzine V85C (2-traka), koji upućuju na to da se brzina V85C smanjuje s porastom indeksa IRI, odnosno povećava s povećanjem PCI indeksa.
These results are more accurate, reasonable, circumstantial, and logical compared to those obtained by traditional models.
Ovi rezultati su točniji, pouzdaniji i logičniji od rezultata tradicionalnih modela.
Validation and sensitivity analysis of V85C (2-Lanes) model by ANN
Slika 4 prikazuje osjetljivost svake varijable u odabranom modelu.
Ahmed Semeida, Mohamed El-Shabrawy
Zaključeno je da se brzina V85C (3-traka)
best model.
Slika 3.
Figure 4 shows the sensitivity of each explanatory variable in the selected model.
Validacija i analiza osjetljivosti modela brzine V85C (2-traka) primjenom ANN postupka
These results are more reliable than the ones obtained by traditional models.
Ovi rezultati su pouzdaniji od rezultata tradicionalnih modela.
The sections are divided into 56 sections (Training 84 % ) and 11 sections (Testing 16 % ) in the best model.
U najboljem su modelu sve dionice podijeljene na 56 probnih (84 %) i 11 testnih (16 %).
Figure 5 shows the sensitivity of each explanatory variable in the selected model.
Slika 5. prikazuje osjetljivost svake varijable u odabranom modelu.
It has been shown that the most influential variable on V85C (Combined) is the IRI only.
Zaključeno je da na brzinu V85C (kombinirana) utječe samo indeks IRI.
The relationship between the IRI and V85C (Combined) is also shown in Figure 5.
Na istoj slici prikazan je i odnos između indeksa IRI i brzine V85C (kombinirana).
It can be noted that the V85C (Combined) decreases with an increase of IRI.
Uočeno je da se brzina V85C (kombinirana) smanjuje s porastom vrijednosti indeksa IRI.
These results are more accurate and rational compared to traditional models.
Ovi rezultati su točniji i racionalniji od rezultata tradicionalnih modela.
Finally, the best trial for training, testing and an overall data set for the three ANN models are presented in Table 3.
Svojstva najboljeg ispitivanja za probni, testni te ukupni skup podataka za 3 ANN modela prikazana su u tablici 3.
Comparison of results obtained by usable modelling techniques
Usporedba rezultata
The results of the three usable modelling techniques expressed in terms of R2, RMSE, and ║δ║, are presented in Figure 6 for comparison purposes.
Rezultati dobiveni odabranim postupcima modeliranja, izraženi pomoću parametara R2, RMSE, i║δ║, prikazani su na slici 6.
It can be seen in this Figure that the ANN dominates over the linear regression and GLM in the three models (2-Lanes, 3-Lanes, and Combined).
Na temelju usporedbe rezultata može se zaključiti da se u slučaju sva tri modela (za dionice s dva prometna traka, za dionice s tri prometna traka te kombinirane podatke) ANN postupak pokazao boljim od linearne regresije i GLM postupka.
Therefore, this procedure should be applied in the future so as to gain more accurate and detailed results compared to traditional procedures.
S obzirom na navedeno, u budućim ispitivanjima preporučuje se primjena ANN postupka.
This paper explores the influence of pavement condition, roughness, and longitudinal grade on the V85 at 67 tangent
U istraživanju su korištena i ocijenjena tri modela
Validation and sensitivity analysis of V85C (Combined) model by ANN Table 3.
Validacija i analiza osjetljivosti modela brzine V85C (kombinirana) primjenom ANN postupka Tablica 3.
Performance for best trials for three ANN V85C models
Svojstva najboljih ispitivanja ANN V85C modela
Comparisons between linear model, GLM, and ANN
Usporedba rezultata linearne regresije, GLM-a i ANN postupka
Performance
Svojstva
Training samples
Probni uzorci
Testing samples
Testni uzorci
Overall model
Cijeli model
V85C (2-lanes)
V85C (2-traka)
V85C (combined)
RMSE ║δ║
RMSE ║δ║
V85C (kombinirana)
Građevinar 8/2016
RMSE ║δ║
sections situated along four national highways in Egypt.
Utjecaj stanja višetračnih kolnika na promet osobnih vozila
Three models are utilized and evaluated for two-lane sections (39 sections) and three-lane sections (28 sections), both individually and for combined data.
za dionice s dva prometna traka (39 dionica) i s tri prometna traka (28 dionica) te za kombinirane podatke.
Two modelling approaches are adopted for this purpose.
Primijenjena su dva postupka modeliranja.