小王等人[9]研究了在亚特兰大和格鲁吉亚两地截面特性和相邻土地的利用对运行速度的影响。使用200辆配备GPS设备的车辆搜集了速度数据。运用了一个混合模型方法为城市街道预测第85和第95百分位的速度街道。这个模型中R2 分别为 0.88和0.85。它发现了车道数量,路边的存在,商业和住宅土地的使用与运行速度之间有着积极的联系。对于V85模型,变量系数分别是+ 6.49,+ 3.01,+ 3.31和+ 3.27。

海姆斯和唐奈[10]研究了宾夕法尼亚和北卡罗莱纳农村-城市四车道公路中巷道几何设计特性和交通流对运行速度的影响。（他们）用了一个联立方程框架来模拟速度分布。这联立方程建模框架式尚卡和曼纳林[11]在模拟华盛顿州段高速公路的车速时第一次运用的。它后来被波特通过建模方法深度开发并且与有限的信息(例如，OLS回归)和完整的信息(例如,看似无关回归)相比较[12]。他们发现,不同的几何设计特性与平均速度和左右车道中的速度偏差（例如人行道,中央分隔带宽度,右路肩宽）有关。之前的变量系数分别是+ 1.81,+ 2.23和+ 7.44。因此,这些变量和运行速度之间有着明显的关联。

辛格等人[13]改进了ANN模型来预测俄克拉荷马州双车道农村公路的运行速度。几个输入参数,即巷道特点、交通条件和事故经验被认为发展了ANN模型。一份收集了总共241条农村双车道公路网站的数据被用于发展ANN模型。四个模型被开发。模型1包括了发布速度但不包括事故数据；模型2既不包括发布速度也不包括事故数据；模型3既包括发布速度也包括事故数据;和模型4不包括发布速度但包括事故数据。模型中R2分别是 0.93,0.55,0.95和0.74。 经推断当巷道特点和发布限速变化时改进的ANN模型将有助于预测运行速度。