The purpose of this study is to estimate a suitable traveling speed model based on using the traffic data collected by test-vehicle traveling method and the data on road geometric and operating characteristics. The conclusions of this study are as follows.
In travel speed model(Q-V), regression model (V=9.635+0.0169L - 0.00045Q - 2.1926N, R²=0.76) the important independent variables are speed is closely related with distance, traffic volume and the number of traffic lane, form the result of speed-flow regression analysis, link travel speeds are influenced by link distance, traffic volume, and the number of lanes.
As expectedly by the most significant factor influencing link travel speeds.
The changing of traveling speed according to section distance is appeared large. According to the result of analysis of travel speed and traffic density model(Q-K), as according the that density increases the travel speed is decreases, on the other hand travel speed increases, the density decreases.
The speed equation (u=68.72e^(-k/22.6)) is derived by form the Q-K relationships founded form the study, traffic volume increases as traffic speed increase up to the critical traffic density. If traffic volume decreases when traffic density is abduce the critical traffic density.
Using Q-V equation estimated by regression analysis and Q-K equation
estimated by density, Traffic value test was accomplished by computer program(TRANPLAN). There were difference between too test, however, the deviation was small. On case of using program, the application extent we considered, is between 25Km/h - 60Km/h.
Traffic volumes obtained from TRANPLAN are governably 10% larger than traffic volume estimated form Q-K model. However the difference of the critical traffic density bow Q-K model and TRANPLAN, are relatively small. It is desirable to reduce traffic volume by 0.7∼9% over all, speed range when TRAPLAN is applied in Q-K relationship.
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