Este estudio documenta el desarrollo de una metodología y modelos para pronosticar los volúmenes de tráfico de camiones en las autopistas interestatales en una selección de sitios de registrador automático de tráfico permanente (PATR). Los modelos se desarrollaron utilizando datos recopilados durante un período de nueve años (1995 a 2003) de dieciséis estaciones de conteo permanentes ubicadas en todo el estado. Finalmente se utilizaron ocho sitios, cinco a lo largo de autopistas interestatales rurales y los otros de autopistas interestatales urbanas. El desarrollo del modelo se basó en el método de series temporales, utilizando dos técnicas: análisis de regresión y la técnica del factor de crecimiento. Ambos fueron analizados y comparados para seleccionar la técnica más confiable que se utilizará en el procedimiento de pronóstico. Para comprender mejor los cambios en los patrones de tráfico de camiones, el tráfico se agrupó de acuerdo con el esquema de clasificación de vehículos FHWA. Se desarrollaron modelos para cada sitio y para cada clasificación de camiones en estos sitios también, debido al menor efecto de las características demográficas en los modelos de carreteras interestatales. Estos modelos se realizaron utilizando como variable de predicción los datos del Tráfico diario promedio anual de camiones obtenidos directamente de los contadores, y el período de tiempo como la variable independiente única. La validación se realizó utilizando el coeficiente de variación para medir la significancia estadística de los resultados obtenidos. La validación adicional de los modelos se realizó mediante el coeficiente de regresión y mediante la comparación entre los datos de tendencias basados ​​con los modelos predichos. En el curso del estudio, los modelos de regresión resultaron ser la técnica predictiva apropiada para usarse en las carreteras interestatales. Los modelos, factores de crecimiento y cifras son reportados por cada sitio y clasificación de camiones; las tablas detalladas que contienen estos factores se presentan en el informe.

This study documents the development of a methodology and models to forecast truck traffic volumes on Interstate Highways at a selection of Permanent Automatic Traffic Recorder (PATR) sites. The models were developed using data collected over a period nine years (1995 to 2003) from sixteen permanent count stations located throughout the state. Eight sites were ultimately utilized, five along rural interstate highways and the others from urban interstate highways. Model development was based on the time series method, using two techniques: regression analysis and the growth factor technique. Both were analyzed and compared in order to select the most reliable technique to be used in the forecasting procedure. To further understand changes in truck traffic patterns, traffic was grouped according to the FHWA vehicle classification scheme. Models were developed for each site and for every truck classification in these sites as well. Due to the smaller effect of demographic characteristics on interstate highways models; these models were performed using as a predicted variable: the Annual Average Daily Truck Traffic data obtained directly from the counters, and time period as the unique independent variable. Validation was conducted using the coefficient of variation to measure the statistical significance of the results obtained. Further validation of models was conducted by the coefficient of regression, and by comparison between the based trends data with the predicted models. In the course of the study, regression models resulted as the appropriate predictor technique to be used at interstate highways. Models, growth factors and figures are reported by every site and truck classification, detailed tables containing these factors are presented in the report.

Tesis