GEH statistic
জিইএইচ পরিসংখ্যান একটি সূত্র যা ট্র্যাফিক ইঞ্জিনিয়ারিং, ট্র্যাফিক পূর্বাভাস এবং ট্র্যাফিক মডেলিংয়ে দুটি সেট ট্র্যাফিক ভলিউমের তুলনা করতে ব্যবহৃত হয়। জিইএইচ সূত্রটি জিওফ্রে ই হ্যাভার্সের নাম থেকে এর নাম পেয়েছে, যিনি 1970-এর দশকে ইংল্যান্ডের লন্ডনে পরিবহন পরিকল্পনাকারী হিসাবে কাজ করার সময় এটি আবিষ্কার করেছিলেন। যদিও এর গাণিতিক রূপ একটি চি-বর্গ পরীক্ষার অনুরূপ, এটি একটি প্রকৃত পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা নয়। বরং, এটি একটি অভিজ্ঞতাগত সূত্র যা বিভিন্ন ট্রাফিক বিশ্লেষণের উদ্দেশ্যে কার্যকর প্রমাণিত হয়েছে। "জিইএইচ স্ট্যাটিস্টিক"-এর সূত্রটি হলঃ যেখানে এম হল ট্রাফিক মডেল (বা নতুন গণনা) থেকে প্রতি ঘন্টায় ট্রাফিক ভলিউম এবং সি হল বাস্তব বিশ্বের প্রতি ঘন্টায় ট্রাফিক গণনা (বা পুরানো গণনা) জিইএইচ স্ট্যাটিস্টিক ব্যবহার করে দুটি সেট ভলিউমের তুলনা করার জন্য সাধারণ শতাংশ ব্যবহার করার সময় ঘটে যাওয়া কিছু সমস্যা এড়ানো যায়। এর কারণ হল বাস্তব-বিশ্বের পরিবহন ব্যবস্থায় যানবাহনের পরিমাণ বিস্তৃত পরিসরে পরিবর্তিত হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি মুক্তপথ/মোটরওয়ের প্রধান লাইন প্রতি ঘন্টায় 5000 যানবাহন বহন করতে পারে, যেখানে মুক্তপথের দিকে যাওয়া অন-র্যাম্পগুলির মধ্যে একটি প্রতি ঘন্টায় মাত্র 50 টি যানবাহন বহন করতে পারে (সেই পরিস্থিতিতে উভয় ভলিউমের জন্য গ্রহণযোগ্য পরিবর্তনের একক শতাংশ নির্বাচন করা সম্ভব হবে না)। জিইএইচ পরিসংখ্যান এই সমস্যাটিকে হ্রাস করে; কারণ জিইএইচ পরিসংখ্যানটি অ-রৈখিক, জিইএইচ-এর উপর ভিত্তি করে একটি একক গ্রহণযোগ্যতার সীমা মোটামুটি বিস্তৃত ট্রাফিক ভলিউমের উপর ব্যবহার করা যেতে পারে। ভ্রমণ চাহিদা পূর্বাভাস মডেলগুলির জন্য গ্রহণযোগ্যতার মানদণ্ড হিসাবে জিইএইচ-এর ব্যবহার ইউকে হাইওয়ে এজেন্সির রোডস অ্যান্ড ব্রিজের জন্য ডিজাইন ম্যানুয়াল, উইসকনসিন মাইক্রোসিমুলেশন মডেলিং নির্দেশিকা, ট্রান্সপোর্ট ফর লন্ডন ট্র্যাফিক মডেলিং নির্দেশিকা এবং অন্যান্য রেফারেন্সগুলিতে স্বীকৃত। "বেসলাইন" প্রেক্ষাপটে ট্র্যাফিক মডেলিং কাজের জন্য, 5.0-এর কম জিইএইচ মডেল করা এবং পর্যবেক্ষিত ঘন্টা প্রতি ভলিউমের মধ্যে একটি ভাল মিল হিসাবে বিবেচিত হয় (এই সীমা ব্যবহার করার জন্য দীর্ঘ বা স্বল্প সময়ের প্রবাহকে ঘন্টা প্রতি সমতুল্যে রূপান্তরিত করা উচিত)। ডি. এম. আর. বি-র মতে, ট্র্যাফিক মডেলের 85 শতাংশ ভলিউমের জি. ই. এইচ 5 শতাংশের কম হওয়া উচিত। 5 থেকে 10 এর মধ্যে জিইএইচগুলি তদন্তের নিশ্চয়তা দিতে পারে। যদি জিইএইচ 10.0 এর চেয়ে বেশি হয়, তবে ভ্রমণ চাহিদা মডেল বা ডেটাতে কোনও সমস্যা হওয়ার উচ্চ সম্ভাবনা রয়েছে (এটি ডেটা এন্ট্রি ত্রুটির মতো সহজ কিছু হতে পারে, বা একটি গুরুতর মডেল ক্রমাঙ্কন সমস্যার মতো জটিল হতে পারে)। প্রয়োগ জিইএইচ সূত্রটি নিম্নলিখিত পরিস্থিতিতে কার্যকরঃ ম্যানুয়াল ট্র্যাফিক গণনা থেকে ট্র্যাফিক ভলিউমের একটি সেটকে অটোমেশন ব্যবহার করে একই স্থানে করা ভলিউমের একটি সেটের সাথে তুলনা করা (যেমন। একটি বায়ুসংক্রান্ত টিউব ট্র্যাফিক কাউন্টার একটি ছেদস্থলে মোট প্রবেশের পরিমাণ পরীক্ষা করতে ব্যবহৃত হয় যাতে টার্ন ভলিউমের ম্যানুয়াল গণনা করা প্রযুক্তিবিদদের দ্বারা করা কাজটি নিশ্চিত করা যায়)। এই বছরের ট্র্যাফিক গণনা থেকে প্রাপ্ত ট্র্যাফিকের পরিমাণের সাথে আগের বছরের একই স্থানে করা গণনার একটি গোষ্ঠীর তুলনা করা। ভ্রমণ চাহিদা পূর্বাভাস মডেল ("বেস ইয়ার" দৃশ্যকল্পের জন্য) থেকে প্রাপ্ত ট্র্যাফিক ভলিউমের সাথে বাস্তব বিশ্বের ট্র্যাফিক ভলিউমের তুলনা করা। একটি গাণিতিকভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটা সেট তৈরি করতে বিভিন্ন সময়ে সংগৃহীত ট্র্যাফিক ভলিউম ডেটা সামঞ্জস্য করা যা ভ্রমণের চাহিদা পূর্বাভাস মডেল বা ট্র্যাফিক সিমুলেশন মডেলের জন্য ইনপুট হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে (যেমন এনসিএইচআরপি 765-এ আলোচনা করা হয়েছে)। জিইএইচ পরিসংখ্যান সম্পর্কে সাধারণ সমালোচনা জিইএইচ পরিসংখ্যান মানগুলির মাত্রার উপর নির্ভর করে। সুতরাং, বিভিন্ন সময়কালের দুটি গণনার জিইএইচ পরিসংখ্যানের (যেমন, দৈনিক বনাম ঘন্টাভিত্তিক মান) সরাসরি তুলনা করা যায় না। অতএব, জিইএইচ পরিসংখ্যান অন্যান্য সূচকের মূল্যায়নের জন্য উপযুক্ত নয়, যেমন, ভ্রমণের দূরত্ব। বিচ্যুতিগুলি ভিন্নভাবে উপরের দিকে বা নীচের দিকে মূল্যায়ন করা হয়, তাই গণনাটি প্রতিসম নয়। উপরন্তু, জিইএইচ পরিসংখ্যান একটি একক ছাড়া নয়, কিন্তু একক আছে। জিইএইচ পরিসংখ্যান 0 (কোনও মিল নেই) এবং 1 (নিখুঁত মিল) এর মধ্যে মানগুলির মধ্যে পড়ে না। সুতরাং, মূল্যবোধের পরিসীমা শুধুমাত্র পর্যাপ্ত অভিজ্ঞতার (= অ-স্বজ্ঞাত) মাধ্যমেই ব্যাখ্যা করা যেতে পারে। উপরন্তু এটি সমালোচিত হয় যে মানটির একটি সুপ্রতিষ্ঠিত পরিসংখ্যানগত উৎপত্তি নেই। এসকিউভি পরিসংখ্যানের বিকাশ জিইএইচ পরিসংখ্যানের একটি বিকল্প পরিমাপ হল স্কেলেবল কোয়ালিটি ভ্যালু (এসকিউভি), যা উপরে উল্লিখিত সমস্যাগুলির সমাধান করেঃ এটি বিভিন্ন সূচকের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য, এটি প্রতিসম, এর কোনও একক নেই এবং এর মান 0 এবং 1 এর মধ্যে রয়েছে। তাছাড়া, ফ্রেডরিখ ও অন্যান্যরা। জিইএইচ পরিসংখ্যানগত এবং স্বাভাবিক বিতরণের মধ্যে সম্পর্ক এবং এইভাবে এসকিউভি পরিসংখ্যানগত এবং স্বাভাবিক বিতরণের মধ্যে সম্পর্ক অর্জন করুন। এসকিউভি পরিসংখ্যান একটি স্কেলিং ফ্যাক্টর সহ একটি পরীক্ষামূলক সূত্র ব্যবহার করে গণনা করা হয়ঃ প্রয়োগের ক্ষেত্র একটি স্কেলিং ফ্যাক্টর প্রবর্তন করে, এসকিউভি পরিসংখ্যান অন্যান্য গতিশীলতা সূচকগুলির মূল্যায়ন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। স্কেলিং ফ্যাক্টরটি গতিশীলতা সূচকের সাধারণ মাত্রার উপর ভিত্তি করে (সংশ্লিষ্ট একককে বিবেচনায় নিয়ে)। ফ্রেডরিখ ও অন্যান্যদের মতে, এসকিউভি পরিসংখ্যানগত মান মূল্যায়নের জন্য উপযুক্তঃ ট্রাফিক ভলিউম (যদি প্রয়োজন হয়, পার্থক্য শুধুমাত্র দিনের সময় দ্বারা নয়, তবে মোড দ্বারাও করা যেতে পারে)। ব্যক্তি-সম্পর্কিত গতিশীলতার সূচকঃ প্রতি ব্যক্তির ভ্রমণের সংখ্যা (মোড এবং/অথবা ভ্রমণের উদ্দেশ্য দ্বারা পৃথক বা পৃথক করা হয় না, পরামর্শঃ), প্রতি ভ্রমণের সময়কে মিনিটে বোঝায় (মোড এবং/অথবা ভ্রমণের উদ্দেশ্য দ্বারা পৃথক বা পৃথক করা হয় না, প্রস্তাবঃ), প্রতি ভ্রমণের দূরত্বকে কিলোমিটারের মধ্যে বোঝায় (মোড এবং/অথবা ভ্রমণের উদ্দেশ্য দ্বারা পৃথক বা পৃথক করা হয় না, পরামর্শঃ)। তবে, এসকিউভি পরিসংখ্যানটি নিম্নলিখিত সূচকগুলির জন্য ব্যবহার করা উচিত নয়ঃ মডেল বিভাজন বা মডেল শেয়ারের শতাংশঃ এখানে 100%-এর একটি নির্দিষ্ট ঊর্ধ্বসীমা রয়েছে যা অতিক্রম করা যাবে না। পরিবর্তে, এসকিউভি পরিসংখ্যানের সাথে বৈধতার জন্য প্রতি মোডে জনপ্রতি ভ্রমণের সংখ্যা ব্যবহার করা যেতে পারে। নেটওয়ার্কের 2টি বিন্দুর মধ্যে পথের জন্য ভ্রমণের সময়ঃ এই সূচকটি কোনও একক ব্যক্তির দ্বারা গৃহীত পথের উপর নির্ভর করে না, তবে একটি পথ বরাবর দূরত্বের ক্রমকে উপস্থাপন করে। গুণগত বিভাগ ফ্রেডরিখ এবং অন্যান্য। নিম্নলিখিত বিভাগগুলি সুপারিশ করুনঃ তুলনার অধীনে সূচকের উপর নির্ভর করে, বিভিন্ন মানের বিভাগের প্রয়োজন হতে পারে। আদর্শ বিচ্যুতি এবং নমুনার আকার বিবেচনা গতিশীলতা সূচক বা ট্র্যাফিক ভলিউমের সমীক্ষা প্রায়শই অ-আদর্শ পরিস্থিতিতে পরিচালিত হয়, যেমন। বড় স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি বা ছোট নমুনা আকার। এই ক্ষেত্রে, ফ্রেডরিখ ও অন্যান্যরা একটি পদ্ধতি বর্ণনা করেছিলেন। যা এই দুটি ঘটনাকে এসকিউভি পরিসংখ্যানের গণনায় সংহত করে। আরও দেখুন মাইক্রোসিমুলেশন ট্র্যাফিক কাউন্টার ট্র্যাফিক ফ্লো ট্র্যাফিক ইঞ্জিনিয়ারিং (পরিবহন) পরিবহন পরিকল্পনা ভ্রমণ প্রজন্মের বাহ্যিক লিঙ্ক ইউকে হাইওয়ে এজেন্সির ডিজাইন ম্যানুয়াল ফর রোডস অ্যান্ড ব্রিজস (ডি. এম. আর. বি) উইসকনসিন মাইক্রোসিমুলেশন মডেলিং নির্দেশিকা ট্রান্সপোর্ট ফর লন্ডন ট্র্যাফিক মডেলিং নির্দেশিকা জাতীয় সমবায় মহাসড়ক গবেষণা কর্মসূচির প্রতিবেদন 765 তথ্যসূত্র পরিবহন প্রকৌশল পরিবহন পরিকল্পনা