GEH statistic
ಜಿಇಎಚ್ ಅಂಕಿಅಂಶವು ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್, ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮತ್ತು ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಎರಡು ಗುಂಪಿನ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಪರಿಮಾಣಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಬಳಸುವ ಸೂತ್ರವಾಗಿದೆ. 1970ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಇಂಗ್ಲೆಂಡ್ನ ಲಂಡನ್ನಲ್ಲಿ ಸಾರಿಗೆ ಯೋಜಕರಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾಗ ಇದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದ ಜೆಫ್ರಿ ಇ. ಹೇವರ್ಸ್ನಿಂದ ಜಿಇಎಚ್ ಸೂತ್ರವು ತನ್ನ ಹೆಸರನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡಿದೆ. ಇದರ ಗಣಿತದ ರೂಪವು ಚಿ-ಸ್ಕ್ವೇರ್ಡ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಹೋಲುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಇದು ನಿಜವಾದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲ. ಬದಲಿಗೆ, ಇದು ವಿವಿಧ ಸಂಚಾರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವೆಂದು ಸಾಬೀತಾಗಿರುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸೂತ್ರವಾಗಿದೆ. "ಜಿಇಎಚ್ ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್" ನ ಸೂತ್ರವೆಂದರೆಃ ಎಂ ಎಂದರೆ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಮಾದರಿಯ (ಅಥವಾ ಹೊಸ ಎಣಿಕೆ) ಗಂಟೆಯ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಪರಿಮಾಣ ಮತ್ತು ಸಿ ಎಂದರೆ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಗಂಟೆಯ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಎಣಿಕೆ (ಅಥವಾ ಹಳೆಯ ಎಣಿಕೆ) ಜಿಇಎಚ್ ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಎರಡು ಸೆಟ್ ಸಂಪುಟಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಸರಳ ಶೇಕಡಾವಾರುಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಸಂಭವಿಸುವ ಕೆಲವು ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ. ಏಕೆಂದರೆ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸಾರಿಗೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿನ ಸಂಚಾರದ ಪ್ರಮಾಣವು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮುಕ್ತಮಾರ್ಗ/ಮೋಟಾರು ಮಾರ್ಗದ ಮುಖ್ಯ ಮಾರ್ಗವು ಗಂಟೆಗೆ 5000 ವಾಹನಗಳನ್ನು ಸಾಗಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಮುಕ್ತಮಾರ್ಗಕ್ಕೆ ಹೋಗುವ ಇಳಿಜಾರುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಗಂಟೆಗೆ ಕೇವಲ 50 ವಾಹನಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸಾಗಿಸಬಹುದು (ಆ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಎರಡೂ ಸಂಪುಟಗಳಿಗೆ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವಾದ ಒಂದೇ ಶೇಕಡಾವಾರು ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ). ಜಿಇಎಚ್ ಅಂಕಿಅಂಶವು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಜಿಇಎಚ್ ಅಂಕಿಅಂಶವು ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಕಾರಣ, ಜಿಇಎಚ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಒಂದೇ ಸ್ವೀಕಾರ ಮಿತಿಯನ್ನು ಸಾಕಷ್ಟು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಂಚಾರ ಪರಿಮಾಣಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದು. ಪ್ರಯಾಣದ ಬೇಡಿಕೆಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸ್ವೀಕಾರ ಮಾನದಂಡವಾಗಿ ಜಿಇಎಚ್ನ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಯುಕೆ ಹೈವೇಸ್ ಏಜೆನ್ಸಿಯ ಡಿಸೈನ್ ಮ್ಯಾನ್ಯುಯಲ್ ಫಾರ್ ರೋಡ್ಸ್ ಅಂಡ್ ಬ್ರಿಡ್ಜಸ್, ವಿಸ್ಕಾನ್ಸಿನ್ ಮೈಕ್ರೋಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು, ಟ್ರಾನ್ಸ್ಪೋರ್ಟ್ ಫಾರ್ ಲಂಡನ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಉಲ್ಲೇಖಗಳಲ್ಲಿ ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ. "ಬೇಸ್ಲೈನ್" ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ, 5.0 ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಜಿಇಎಚ್ ಅನ್ನು ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ಗಂಟೆಯ ಪರಿಮಾಣಗಳ ನಡುವಿನ ಉತ್ತಮ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಈ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ದೀರ್ಘ ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಅವಧಿಯ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ಗಂಟೆಯ ಸಮಾನವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬೇಕು). ಡಿ. ಎಂ. ಆರ್. ಬಿ. ಪ್ರಕಾರ, ಸಂಚಾರ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿನ ಶೇಕಡ 85ರಷ್ಟು ಸಂಪುಟಗಳು ಜಿ. ಇ. ಎಚ್. ಅನ್ನು 5ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಹೊಂದಿರಬೇಕು. 5ರಿಂದ 10ರವರೆಗಿನ ಜಿಇಎಚ್ಗಳು ತನಿಖೆಯನ್ನು ಸಮರ್ಥಿಸಬಹುದು. ಜಿಇಎಚ್ 10ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿದ್ದರೆ, ಪ್ರಯಾಣದ ಬೇಡಿಕೆಯ ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆ ಇರುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಇರುತ್ತದೆ (ಇದು ದತ್ತಾಂಶ ನಮೂದು ದೋಷದಷ್ಟು ಸರಳವಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಗಂಭೀರ ಮಾದರಿ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯದ ಸಮಸ್ಯೆಯಷ್ಟು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿರಬಹುದು). ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಜಿಇಎಚ್ ಸೂತ್ರವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆಃ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ದಟ್ಟಣೆಯ ಎಣಿಕೆಗಳಿಂದ ದಟ್ಟಣೆಯ ಪರಿಮಾಣಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅದೇ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಡಲಾದ ಪರಿಮಾಣಗಳ ಗುಂಪಿನೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವುದು (ಉದಾ. ತಿರುವು ಪರಿಮಾಣಗಳ ಕೈಯಿಂದ ಎಣಿಕೆ ಮಾಡುವ ತಂತ್ರಜ್ಞರು ಮಾಡಿದ ಕೆಲಸವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಲು ಛೇದಕದಲ್ಲಿ ಒಟ್ಟು ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಪರಿಮಾಣಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ನ್ಯೂಮ್ಯಾಟಿಕ್ ಟ್ಯೂಬ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಕೌಂಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ). ಈ ವರ್ಷದ ದಟ್ಟಣೆಯ ಎಣಿಕೆಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ದಟ್ಟಣೆಯ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಹಿಂದಿನ ವರ್ಷದಲ್ಲಿ ಅದೇ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಡಲಾದ ಎಣಿಕೆಗಳ ಗುಂಪಿನೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವುದು. ಪ್ರಯಾಣದ ಬೇಡಿಕೆಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮಾದರಿ ("ಮೂಲ ವರ್ಷ" ಸನ್ನಿವೇಶಕ್ಕೆ) ಯಿಂದ ಪಡೆದ ಸಂಚಾರದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸಂಚಾರದ ಪ್ರಮಾಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವುದು. ಪ್ರಯಾಣದ ಬೇಡಿಕೆಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಚಾರ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ (ಎನ್. ಸಿ. ಎಚ್. ಆರ್. ಪಿ. 765ರಲ್ಲಿ ಚರ್ಚಿಸಿದಂತೆ) ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಗಣಿತದ ಸ್ಥಿರವಾದ ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪನ್ನು ರಚಿಸಲು ವಿವಿಧ ಸಮಯಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಸಂಚಾರದ ಪರಿಮಾಣದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವುದು. ಜಿಇಎಚ್ ಅಂಕಿ ಅಂಶದ ಬಗ್ಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಟೀಕೆ ಜಿಇಎಚ್ ಅಂಕಿ ಅಂಶವು ಮೌಲ್ಯಗಳ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ವಿಭಿನ್ನ ಅವಧಿಯ ಎರಡು ಎಣಿಕೆಗಳ ಜಿಇಎಚ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ದೈನಂದಿನ ಮತ್ತು ಗಂಟೆಯ ಮೌಲ್ಯಗಳು) ನೇರವಾಗಿ ಹೋಲಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಜಿಇಎಚ್ ಅಂಕಿಅಂಶವು ಇತರ ಸೂಚಕಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರಯಾಣದ ದೂರ. ವಿಚಲನಗಳನ್ನು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಮೇಲ್ಮುಖವಾಗಿ ಅಥವಾ ಕೆಳಮುಖವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವು ಸಮ್ಮಿತೀಯವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಜಿಇಎಚ್ ಅಂಕಿಅಂಶವು ಒಂದು ಘಟಕವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಒಂದು ಘಟಕವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಜಿಇಎಚ್ ಅಂಕಿಅಂಶವು 0 (ಯಾವುದೇ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಇಲ್ಲ) ಮತ್ತು 1 (ಪರಿಪೂರ್ಣ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ) ನಡುವಿನ ಮೌಲ್ಯಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯೊಳಗೆ ಬರುವುದಿಲ್ಲ. ಹೀಗಾಗಿ, ಮೌಲ್ಯಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಸಾಕಷ್ಟು ಅನುಭವದೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು (= ಅಂತರ್ಬೋಧೆಯಿಲ್ಲದ). ಇದಲ್ಲದೆ, ಈ ಮೌಲ್ಯವು ಸುಸ್ಥಾಪಿತವಾದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವ್ಯುತ್ಪತ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಟೀಕಿಸಲಾಗಿದೆ. ಜಿಇಎಚ್ ಅಂಕಿಅಂಶಕ್ಕೆ ಪರ್ಯಾಯ ಅಳತೆಯೆಂದರೆ ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಕ್ವಾಲಿಟಿ ವ್ಯಾಲ್ಯೂ (ಎಸ್ಕ್ಯೂವಿ), ಇದು ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಿದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆಃ ಇದು ವಿವಿಧ ಸೂಚಕಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಮ್ಮಿತೀಯವಾಗಿದೆ, ಇದು ಯಾವುದೇ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಇದು 0 ಮತ್ತು 1 ರ ನಡುವಿನ ಮೌಲ್ಯಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಫ್ರೆಡ್ರಿಕ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. GEH ಅಂಕಿಅಂಶ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಯ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಪಡೆಯಿರಿ, ಮತ್ತು ಹೀಗಾಗಿ SQV ಅಂಕಿಅಂಶ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಯ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಪಡೆಯಿರಿ. ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಅಂಶದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು SQV ಅಂಕಿಅಂಶವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆಃ ಅನ್ವಯದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಅಂಶವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಇತರ ಚಲನಶೀಲತೆಯ ಸೂಚಕಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು SQV ಅಂಕಿಅಂಶವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಅಂಶವು ಚಲನಶೀಲತೆಯ ಸೂಚಕದ ವಿಶಿಷ್ಟ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ (ಅನುಗುಣವಾದ ಘಟಕವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ). ಫ್ರೆಡ್ರಿಕ್ ಮತ್ತು ಇತರರ ಪ್ರಕಾರ, SQV ಅಂಕಿ ಅಂಶದ ಮೌಲ್ಯವು ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆಃ ಸಂಚಾರದ ಪ್ರಮಾಣಗಳು (ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ದಿನದ ಸಮಯದಿಂದ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೇ ವಿಧಾನದಿಂದಲೂ ಮಾಡಬಹುದು). ವ್ಯಕ್ತಿ-ಸಂಬಂಧಿತ ಚಲನಶೀಲತೆ ಸೂಚಕಗಳುಃ ಪ್ರತಿ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಪ್ರಯಾಣದ ಸಂಖ್ಯೆ (ವಿಧಾನ ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಪ್ರಯಾಣದ ಉದ್ದೇಶದಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಭಿನ್ನವಾಗಿಲ್ಲ, ಸಲಹೆಃ), ನಿಮಿಷಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಪ್ರಯಾಣದ ಸರಾಸರಿ ಪ್ರಯಾಣದ ಸಮಯಗಳು (ವಿಧಾನ ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಪ್ರಯಾಣದ ಉದ್ದೇಶದಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಭಿನ್ನವಾಗಿಲ್ಲ, ಪ್ರಸ್ತಾಪಃ), ಕಿಲೋಮೀಟರ್ಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಪ್ರಯಾಣದ ಸರಾಸರಿ ಪ್ರಯಾಣದ ದೂರಗಳು (ವಿಧಾನ ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಪ್ರಯಾಣದ ಉದ್ದೇಶದಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಭಿನ್ನವಾಗಿಲ್ಲ, ಸಲಹೆಃ). ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸೂಚಕಗಳಿಗೆ SQV ಅಂಕಿಅಂಶವನ್ನು ಬಳಸಬಾರದುಃ ಮಾದರಿ ವಿಭಜನೆ ಅಥವಾ ಮಾದರಿ ಷೇರುಗಳ ಶೇಕಡಾವಾರುಃ ಇಲ್ಲಿ 100% ನ ನಿಗದಿತ ಮೇಲಿನ ಮಿತಿಯನ್ನು ಮೀರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ಪ್ರತಿ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಪ್ರಯಾಣದ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು SQV ಅಂಕಿಅಂಶದೊಂದಿಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು. ಜಾಲಬಂಧದಲ್ಲಿನ 2 ಬಿಂದುಗಳ ನಡುವಿನ ಮಾರ್ಗಗಳಿಗೆ ಪ್ರಯಾಣದ ಸಮಯಃ ಈ ಸೂಚಕವು ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಮಾರ್ಗದುದ್ದಕ್ಕೂ ಇರುವ ದೂರಗಳ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಗುಣಮಟ್ಟದ ವಿಭಾಗಗಳು ಫ್ರೆಡ್ರಿಕ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. ಈ ಕೆಳಗಿನ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಿಃ ಹೋಲಿಕೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಇರುವ ಸೂಚಕವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ವಿವಿಧ ಗುಣಮಟ್ಟದ ವರ್ಗಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರಬಹುದು. ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಚಲನಶೀಲತೆಯ ಸೂಚಕಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಚಾರದ ಪ್ರಮಾಣಗಳ ಸಮೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆದರ್ಶವಲ್ಲದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಅಥವಾ ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರಗಳು. ಈ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ, ಫ್ರೆಡ್ರಿಕ್ ಮತ್ತು ಇತರರು ಒಂದು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ವಿವರಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಇದು ಈ ಎರಡು ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು SQV ಅಂಕಿ ಅಂಶದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಮೈಕ್ರೊಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಕೌಂಟರ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಫ್ಲೋ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ (ಸಾರಿಗೆ) ಟ್ರಾನ್ಸ್ಪೋರ್ಟೇಶನ್ ಪ್ಲ್ಯಾನಿಂಗ್ ಟ್ರಿಪ್ ಜನರೇಷನ್ ಎಕ್ಸ್ಟರ್ನಲ್ ಲಿಂಕ್ಸ್ ಯುಕೆ ಹೈವೇಸ್ ಏಜೆನ್ಸಿಯ ಡಿಸೈನ್ ಮ್ಯಾನ್ಯುಯಲ್ ಫಾರ್ ರೋಡ್ಸ್ ಅಂಡ್ ಬ್ರಿಡ್ಜಸ್ (ಡಿಎಂಆರ್ಬಿ) ವಿಸ್ಕಾನ್ಸಿನ್ ಮೈಕ್ರೊಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಗೈಡ್ಲೈನ್ಸ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಪೋರ್ಟ್ ಫಾರ್ ಲಂಡನ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಗೈಡ್ಲೈನ್ಸ್ ನ್ಯಾಷನಲ್ ಕೋಆಪರೇಟಿವ್ ಹೈವೇ ರಿಸರ್ಚ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ರಿಪೋರ್ಟ್ 765 ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಟ್ರಾನ್ಸ್ಪೋರ್ಟೇಶನ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಪೋರ್ಟೇಶನ್ ಪ್ಲ್ಯಾನಿಂಗ್