GEH statistic
जी. ई. एच. सांख्यिकी एक सूत्र है जिसका उपयोग यातायात इंजीनियरिंग, यातायात पूर्वानुमान और यातायात मॉडलिंग में यातायात मात्रा के दो सेटों की तुलना करने के लिए किया जाता है। जी. ई. एच. सूत्र का नाम जेफ्री ई. हैवर्स से लिया गया है, जिन्होंने 1970 के दशक में लंदन, इंग्लैंड में एक परिवहन योजनाकार के रूप में काम करते हुए इसका आविष्कार किया था। हालाँकि इसका गणितीय रूप एक ची-वर्ग परीक्षण के समान है, लेकिन यह एक वास्तविक सांख्यिकीय परीक्षण नहीं है। बल्कि, यह एक अनुभवजन्य सूत्र है जो विभिन्न प्रकार के यातायात विश्लेषण उद्देश्यों के लिए उपयोगी साबित हुआ है। "जी. ई. एच. सांख्यिकी" का सूत्र हैः जहाँ एम यातायात मॉडल (या नई गिनती) से प्रति घंटा यातायात की मात्रा है और सी वास्तविक दुनिया की प्रति घंटे यातायात की गिनती (या पुरानी गिनती) है, जी. ई. एच. सांख्यिकी का उपयोग कुछ नुकसानों से बचाता है जो मात्रा के दो सेटों की तुलना करने के लिए सरल प्रतिशत का उपयोग करते समय होते हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि वास्तविक दुनिया की परिवहन प्रणालियों में यातायात की मात्रा एक विस्तृत श्रृंखला में भिन्न होती है। उदाहरण के लिए, एक फ्रीवे/मोटरवे की मुख्य लाइन प्रति घंटे 5000 वाहनों को ले जा सकती है, जबकि फ्रीवे की ओर जाने वाले ऑन-रैंप में से एक में प्रति घंटे केवल 50 वाहन हो सकते हैं (उस स्थिति में भिन्नता का एक प्रतिशत चुनना संभव नहीं होगा जो दोनों मात्राओं के लिए स्वीकार्य हो)। जी. ई. एच. आँकड़ा इस समस्या को कम करता है; क्योंकि जी. ई. एच. आँकड़ा गैर-रैखिक है, जी. ई. एच. पर आधारित एकल स्वीकृति सीमा का उपयोग यातायात मात्रा की काफी विस्तृत श्रृंखला पर किया जा सकता है। यात्रा मांग पूर्वानुमान मॉडल के लिए एक स्वीकृति मानदंड के रूप में जी. ई. एच. के उपयोग को यू. के. राजमार्ग एजेंसी की सड़कों और पुलों के लिए डिजाइन मैनुअल, विस्कॉन्सिन माइक्रोसिमुलेशन मॉडलिंग दिशानिर्देशों, लंदन यातायात मॉडलिंग दिशानिर्देशों के लिए परिवहन और अन्य संदर्भों में मान्यता प्राप्त है। "बेसलाइन" परिदृश्य में यातायात प्रतिरूपण कार्य के लिए, 5 से कम के जी. ई. एच. को प्रतिरूपित और देखे गए घंटे के आयतन के बीच एक अच्छा मिलान माना जाता है (इन सीमा का उपयोग करने के लिए लंबी या छोटी अवधि के प्रवाह को घंटे के समकक्ष में परिवर्तित किया जाना चाहिए)। डी. एम. आर. बी. के अनुसार, यातायात मॉडल में 85 प्रतिशत मात्रा में जी. ई. एच. 5 से कम होना चाहिए। 5 से 10 की सीमा में जी. ई. एच. जांच की गारंटी दे सकते हैं। यदि जी. ई. एच. 10.0 से अधिक है, तो एक उच्च संभावना है कि या तो यात्रा मांग मॉडल या डेटा के साथ कोई समस्या है (यह डेटा प्रविष्टि त्रुटि के रूप में सरल हो सकता है, या एक गंभीर मॉडल अंशांकन समस्या के रूप में जटिल हो सकता है)। अनुप्रयोग जी. ई. एच. सूत्र निम्नलिखित स्थितियों में उपयोगी हैः हस्तचालित यातायात गणना से यातायात मात्रा के एक समूह की तुलना स्वचालन का उपयोग करके समान स्थानों पर किए गए मात्रा के एक समूह के साथ करना (जैसे। एक वायवीय ट्यूब यातायात काउंटर का उपयोग एक चौराहे पर कुल प्रवेश मात्रा की जांच करने के लिए किया जाता है ताकि बारी मात्रा की एक मैनुअल गिनती करने वाले तकनीशियनों द्वारा किए गए काम की पुष्टि की जा सके)। इस वर्ष के यातायात गणना से प्राप्त यातायात की मात्रा की तुलना पिछले वर्ष के समान स्थानों पर की गई गणनाओं के समूह से करना। यात्रा मांग पूर्वानुमान मॉडल ("आधार वर्ष" परिदृश्य के लिए) से प्राप्त यातायात मात्रा की तुलना वास्तविक दुनिया के यातायात मात्रा से करना। गणितीय रूप से सुसंगत डेटा सेट बनाने के लिए अलग-अलग समय पर एकत्र किए गए यातायात मात्रा डेटा को समायोजित करना जिसका उपयोग यात्रा मांग पूर्वानुमान मॉडल या यातायात अनुकरण मॉडल (जैसा कि एन. सी. एच. आर. पी. 765 में चर्चा की गई है) के लिए इनपुट के रूप में किया जा सकता है। जी. ई. एच. सांख्यिकी के बारे में आम आलोचना जी. ई. एच. सांख्यिकी मूल्यों के परिमाण पर निर्भर करती है। इस प्रकार, अलग-अलग अवधि की दो गणनाओं (जैसे, दैनिक बनाम प्रति घंटा मूल्य) के जी. ई. एच. आँकड़ों की सीधे तुलना नहीं की जा सकती है। इसलिए, जी. ई. एच. आँकड़ा अन्य संकेतकों के मूल्यांकन के लिए उपयुक्त नहीं है, जैसे कि यात्रा की दूरी। विचलन का मूल्यांकन अलग-अलग ऊपर या नीचे किया जाता है, इसलिए गणना सममित नहीं होती है। इसके अलावा, जी. ई. एच. आँकड़ा एक इकाई के बिना नहीं है, बल्कि इसकी एक इकाई है। जी. ई. एच. आँकड़ा 0 (कोई मिलान नहीं) और 1 (सही मिलान) के बीच मूल्यों की सीमा के भीतर नहीं आता है। इस प्रकार, मूल्यों की सीमा की व्याख्या केवल पर्याप्त अनुभव (= गैर-सहज ज्ञान) के साथ की जा सकती है। इसके अलावा यह आलोचना की जाती है कि मूल्य में एक अच्छी तरह से स्थापित सांख्यिकीय व्युत्पत्ति नहीं है। एस. क्यू. वी. सांख्यिकी का विकास जी. ई. एच. सांख्यिकी का एक वैकल्पिक उपाय स्केलेबल क्वालिटी वैल्यू (एस. क्यू. वी.) है, जो उपर्युक्त समस्याओं का समाधान करता हैः यह विभिन्न संकेतकों पर लागू होता है, यह सममित है, इसकी कोई इकाई नहीं है, और इसके मानों की सीमा 0 और 1 के बीच है। इसके अलावा, फ्रेडरिक एट अल। जी. ई. एच. सांख्यिकीय और सामान्य वितरण के बीच संबंध प्राप्त करें, और इस प्रकार एस. क्यू. वी. सांख्यिकीय और सामान्य वितरण के बीच संबंध। एस. क्यू. वी. सांख्यिकी की गणना एक स्केलिंग कारक के साथ एक अनुभवजन्य सूत्र का उपयोग करके की जाती हैः अनुप्रयोग के क्षेत्र एक स्केलिंग कारक पेश करके, एस. क्यू. वी. सांख्यिकी का उपयोग अन्य गतिशीलता संकेतकों का मूल्यांकन करने के लिए किया जा सकता है। स्केलिंग कारक गतिशीलता संकेतक के विशिष्ट परिमाण (संबंधित इकाई को ध्यान में रखते हुए) पर आधारित है। फ्रेडरिक और अन्य लोगों के अनुसार, एस. क्यू. वी. सांख्यिकीय मूल्य यातायात मात्रा के आकलन के लिए उपयुक्त है (यदि आवश्यक हो, तो अंतर न केवल दिन के समय, बल्कि मोड द्वारा भी किया जा सकता है)। व्यक्ति-संबंधित गतिशीलता संकेतकः प्रति व्यक्ति यात्राओं की संख्या (मोड और/या यात्रा के उद्देश्य से अलग या अलग नहीं, सुझावः), मिनटों में प्रति यात्रा का मतलब समय (मोड और/या यात्रा के उद्देश्य से अलग या अलग नहीं, प्रस्तावः), किलोमीटर में प्रति यात्रा दूरी का मतलब है (मोड और/या यात्रा के उद्देश्य से अलग या अलग नहीं, सुझावः)। हालांकि, एसक्यूवी सांख्यिकी का उपयोग निम्नलिखित संकेतकों के लिए नहीं किया जाना चाहिएः मोडल विभाजन या मोडल शेयरों का प्रतिशतः यहाँ 100% की एक निश्चित ऊपरी सीमा है जिसे पार नहीं किया जा सकता है। इसके बजाय, एस. क्यू. वी. आँकड़ों के साथ सत्यापन के लिए प्रति व्यक्ति प्रति मोड यात्राओं की संख्या का उपयोग किया जा सकता है। नेटवर्क में 2 बिंदुओं के बीच के मार्गों के लिए यात्रा का समयः यह संकेतक किसी एक व्यक्ति द्वारा लिए गए मार्ग पर निर्भर नहीं करता है, बल्कि एक मार्ग के साथ दूरी के अनुक्रम का प्रतिनिधित्व करता है। गुणवत्ता श्रेणियाँ फ्रेडरिक एट अल। निम्नलिखित श्रेणियों की सिफारिश करेंः तुलना के तहत संकेतक के आधार पर, विभिन्न गुणवत्ता श्रेणियों की आवश्यकता हो सकती है। मानक विचलन और नमूने के आकार पर विचार गतिशीलता संकेतकों या यातायात की मात्रा का सर्वेक्षण अक्सर गैर-आदर्श परिस्थितियों में किया जाता है, जैसे। बड़े मानक विचलन या छोटे नमूना आकार। इन मामलों के लिए, फ्रेडरिक एट अल द्वारा एक प्रक्रिया का वर्णन किया गया था। जो इन दोनों मामलों को एस. क्यू. वी. सांख्यिकी की गणना में एकीकृत करता है। माइक्रोसिमुलेशन ट्रैफिक काउंटर ट्रैफिक फ्लो ट्रैफिक इंजीनियरिंग (परिवहन) परिवहन योजना यात्रा पीढ़ी बाहरी लिंक यूके राजमार्ग एजेंसी की सड़कों और पुलों के लिए डिजाइन मैनुअल (डी. एम. आर. बी.) विस्कॉन्सिन माइक्रोसिमुलेशन मॉडलिंग दिशानिर्देश लंदन ट्रैफिक मॉडलिंग दिशानिर्देशों के लिए परिवहन राष्ट्रीय सहकारी राजमार्ग अनुसंधान कार्यक्रम रिपोर्ट 765 संदर्भ परिवहन इंजीनियरिंग परिवहन योजना