GEH statistic

The GEH Statistic is a formula used in traffic engineering, traffic forecasting, and traffic modelling to compare two sets of traffic volumes. The GEH formula gets its name from Geoffrey E. Havers, who invented it in the 1970s while working as a transport planner in London, England. Although its mathematical form is similar to a chi-squared test, is not a true statistical test. Rather, it is an empirical formula that has proven useful for a variety of traffic analysis purposes.

The formula for the "GEH Statistic" is:

${\displaystyle GEH={\sqrt {\frac {2(MC)^{2}}{M+C}}}}$

Where M is the hourly traffic volume from the traffic model (or new count) and C is the real-world hourly traffic count (or the old count)

Using the GEH Statistic avoids some pitfalls that occur when using simple percentages to compare two sets of volumes. This is because the traffic volumes in real-world transportation systems vary over a wide range. For example, the mainline of a freeway/motorway might carry 5000 vehicles per hour, while one of the on-ramps leading to the freeway might carry only 50 vehicles per hour (in that situation it would not be possible to select a single percentage of variation that is acceptable for both volumes). The GEH statistic reduces this problem; because the GEH statistic is non-linear, a single acceptance threshold based on GEH can be used over a fairly wide range of traffic volumes. The use of GEH as an acceptance criterion for travel demand forecasting models is recognised in the UK Highways Agency's Design Manual for Roads and Bridges^[1] the Wisconsin microsimulation modeling guidelines,^[2] the Transport for London Traffic Modelling Guidelines ^[3] and other references.

Para el modelado del tráfico en el escenario base, un GEH inferior a 5,0 se considera una buena concordancia entre los volúmenes horarios modelados y observados (los flujos de mayor o menor duración deben convertirse a equivalentes horarios para utilizar estos umbrales). Según DMRB, el 85 % de los volúmenes en un modelo de tráfico deberían tener un GEH inferior a 5,0. Los GEH entre 5,0 y 10,0 podrían requerir investigación. Si el GEH es superior a 10,0, existe una alta probabilidad de que haya un problema con el modelo de demanda de viajes o con los datos (esto podría ser algo tan simple como un error de entrada de datos o tan complejo como un problema grave de calibración del modelo).

La fórmula GEH es útil en situaciones como las siguientes: ^{[ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]}

• Comparar un conjunto de volúmenes de tráfico obtenidos mediante recuentos manuales con un conjunto de volúmenes obtenidos en los mismos lugares mediante automatización (por ejemplo, se utiliza un contador de tráfico neumático para comprobar el volumen total de vehículos que entran en una intersección y así confirmar el trabajo realizado por los técnicos que realizan un recuento manual del volumen de giros).
• Comparar los volúmenes de tráfico obtenidos en los recuentos de tráfico de este año con un grupo de recuentos realizados en los mismos lugares en un año anterior.
• Comparación de los volúmenes de tráfico obtenidos a partir de un modelo de previsión de la demanda de viajes (para el escenario del "año base") con los volúmenes de tráfico reales.
• Ajustar los datos de volumen de tráfico recopilados en diferentes momentos para crear un conjunto de datos matemáticamente consistente que pueda utilizarse como entrada para modelos de previsión de la demanda de viajes o modelos de simulación de tráfico (como se analiza en NCHRP 765).

La estadística GEH depende de la magnitud de los valores. Por lo tanto, la estadística GEH de dos recuentos de diferente duración (por ejemplo, valores diarios frente a valores horarios) no se puede comparar directamente. En consecuencia, la estadística GEH no es adecuada para evaluar otros indicadores, como la distancia del viaje. ^{[ 7 ]}

Las desviaciones se evalúan de forma diferente al alza o a la baja, por lo que el cálculo no es simétrico. ^{[ 7 ]}

Además, la estadística GEH no carece de unidad, sino que la tiene.  ${\textstyle {\sqrt {\frac {vehículos}{hora}}}}$( s ^−1/2 en unidades base del SI ). ^{[ 7 ]}

La estadística GEH no se encuentra dentro de un rango de valores entre 0 (sin coincidencia) y 1 (coincidencia perfecta). ^{[ 7 ]} Por lo tanto, el rango de valores solo puede interpretarse con suficiente experiencia (= de forma no intuitiva).

Además, se critica que el valor no tiene una derivación estadística bien fundamentada. ^{[ 7 ]}

Una medida alternativa al estadístico GEH es el Valor de Calidad Escalable (SQV), que resuelve los problemas mencionados anteriormente: es aplicable a diversos indicadores, es simétrico, no tiene unidades y tiene un rango de valores entre 0 y 1. Además, Friedrich et al. ^{[ 7 ]} derivan la relación entre el estadístico GEH y la distribución normal, y por lo tanto la relación entre el estadístico SQV y la distribución normal. El estadístico SQV se calcula utilizando una fórmula empírica con un factor de escala.${\textstyle f}$: ^{[ 7 ]}$${\displaystyle SQV={\frac {1}{1+{\sqrt {\frac {(MC)^{2}}{f\cdot {C}}}}}}}$$

• Microsimulación
• Contador de tráfico
• flujo de tráfico
• Ingeniería de tráfico (transporte)
• Planificación del transporte
• Generación de viajes

• Manual de diseño de carreteras y puentes de la Agencia de Carreteras del Reino Unido (DMRB)
• Directrices de modelado de microsimulación de Wisconsin archivadas el 20 de julio de 2018 en Wayback Machine .
• Directrices para la modelización del tráfico en Transport for London
• Informe 765 del Programa Nacional Cooperativo de Investigación de Carreteras