Simulating Car-pedestrian Interactions during Mass Events with DTA Models: The Case of Vancouver Winter Olympic Games
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this paper is to present the application of a within-day Dynamic Traffic Assignment (DTA) Model to simulate ordinary, evacuation and emergency scenarios for downtown Vancouver during the forthcoming Winter Olympic Games. Within this context, the main problem was to simulate different kinds of pedestrians and vehicles-pedestrians interactions; these congestion phenomena can occur in presence of the unusual demand produced by important public events, such as sport games, music concerts and political rallies, when significant levels of pedestrian and vehicle flows are concentrated in space and time, i.e. converge to or diverge from one point/area in a relatively short time interval. Additionally, other phenomena that needed to be addressed where: - pedestrian route choice, since several routes are available to reach and leave event locations; - special event temporal demand, with time peaks concentrated around begin and end of events; - pedestrian capacity constraints, due to the limited capacity of road and sidewalks; - short term closure of streets, due to Olympic security measures. In order to address the above modeling needs, different approaches where considered, from classical static assignment, to meso simulation, to micro simulation applied to pedestrians and vehicles. Finally, a Macroscopic Dynamic Assignment model calculating Dynamic User Equilibrium was adopted, suitably extended in order to represent pedestrian flows and vehicle-pedestrian interactions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».