arXiv:2512.06111v1 Announce Type: new 
Abstract: The Federal Highway Administration (FHWA) mandates that state Departments of Transportation (DOTs) collect reliable Annual Average Daily Traffic (AADT) data. However, many U.S. DOTs struggle to obtain accurate AADT, especially for unmonitored roads. While continuous count (CC) stations offer accurate traffic volume data, their implementation is expensive and difficult to deploy widely, compelling agencies to rely on short-duration traffic counts. This study proposes a machine learning framework, the first to our knowledge, to identify optimal representative days for conducting short count (SC) data collection to improve AADT prediction accuracy. Using 2022 and 2023 traffic volume data from the state of Texas, we compare two scenarios: an 'optimal day' approach that iteratively selects the most informative days for AADT estimation and a 'no optimal day' baseline reflecting current practice by most DOTs. To align with Texas DOT's traffic monitoring program, continuous count data were utilized to simulate the 24 hour short counts. The actual field short counts were used to enhance feature engineering through using a leave-one-out (LOO) technique to generate unbiased representative daily traffic features across similar road segments. Our proposed methodology outperforms the baseline across the top five days, with the best day (Day 186) achieving lower errors (RMSE: 7,871.15, MAE: 3,645.09, MAPE: 11.95%) and higher R^2 (0.9756) than the baseline (RMSE: 11,185.00, MAE: 5,118.57, MAPE: 14.42%, R^2: 0.9499). This research offers DOTs an alternative to conventional short-duration count practices, improving AADT estimation, supporting Highway Performance Monitoring System compliance, and reducing the operational costs of statewide traffic data collection.

ألزمت الإدارة الفيدرالية للطرق (FHWA) إدارات النقل في الولايات (DOTs) بجمع بيانات موثوقة عن متوسط حركة المرور اليومي السنوي (AADT). تقترح دراسة إطار عمل قائم على التعلم الآلي لتحديد الأيام المثلى لإجراء عدادات حركة المرور قصيرة المدى، بهدف تحسين دقة توقعات AADT باستخدام بيانات حجم الحركة من ولاية تكساس في عامي 2022 و2023.

La Administración Federal de Carreteras (FHWA) ha ordenado que los Departamentos de Transporte (DOTs) estatales recojan datos fiables sobre el Tráfico Promedio Diario Anual (AADT). Un estudio propone un marco de aprendizaje automático para identificar los días óptimos para los conteos de tráfico a corto plazo, con el objetivo de mejorar la precisión de las predicciones de AADT utilizando datos de volumen de tráfico de Texas en 2022 y 2023.

L'Administration fédérale des routes (FHWA) a mandaté que les départements des transports des États (DOTs) collectent des données fiables sur le trafic quotidien moyen annuel (AADT). Une étude propose un cadre d'apprentissage automatique pour identifier les jours optimaux pour les comptages de trafic à court terme, visant à améliorer la précision des prévisions d'AADT en utilisant des données de volume de trafic du Texas en 2022 et 2023.

The Federal Highway Administration (FHWA) has mandated that state Departments of Transportation (DOTs) collect reliable Annual Average Daily Traffic (AADT) data. A study proposes a machine learning framework to identify optimal days for short-term traffic counts, aiming to enhance AADT prediction accuracy using traffic volume data from Texas in 2022 and 2023.

A Prescriptive Framework for Determining Optimal Days for Short-Term Traffic Counts

قامت السلطات في تكساس باعتقال عدة أفراد متورطين في عملية تهريب لوحات معالجة الرسوميات من NVIDIA. تسلط هذه العملية الضوء على القضايا المستمرة المتعلقة بالتجارة غير القانونية للمنتجات التكنولوجية ذات الطلب العالي، خاصة في قطاعات الألعاب والحوسبة.

Las autoridades de Texas han arrestado a varias personas involucradas en una operación de contrabando de GPU de NVIDIA. Esta operación destaca los problemas continuos relacionados con el comercio ilegal de productos tecnológicos de alta demanda, especialmente en los sectores de juegos y computación.

Les autorités texanes ont arrêté plusieurs personnes impliquées dans une opération de contrebande de GPU NVIDIA. Cette opération met en lumière les problèmes persistants liés au commerce illégal de produits technologiques très demandés, en particulier dans les secteurs du jeu et de l'informatique.

Texas authorities have arrested multiple individuals involved in a smuggling operation related to NVIDIA GPUs. This operation highlights the ongoing issues surrounding the illegal trade of high-demand technology products, particularly in the gaming and computing sectors.

A Prescriptive Framework for Determining Optimal Days for Short-Term Traffic Counts

Was this article worth reading? Share it

Routerra

Offramp

Blipbillboards