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Enregistrement W1519413051 · doi:10.1002/atr.185

Integrated smart feeder/shuttle transit service: simulation of new routing strategies

2011· article· en· W1519413051 sur OpenAlexvenueno aff
Avishai Ceder

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésRouting (electronic design automation)Operations researchService (business)Transport engineeringConstruct (python library)Computer scienceSimulationEngineeringComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY The idea of designing an integrated smart feeder/shuttle service stemmed from the need to overcome the problem of using an excessive number of cars arriving and parking at a train station within the same time span. This problem results in high parking demand around the train station. Moreover, some potential train riders will, instead, use their cars and hence become a party to increasing the traffic congestion. This work develops a new idea of an integrated and innovative feeder/shuttle system with new operating and routing concepts. The fulfilled objectives are as follows: (i) to construct and examine different operating strategies from both the user and operator perspectives; (ii) to examine different routing models and scenarios; and (iii) to construct a simulation tool for (i) and (ii). Ten different routing strategies are examined, with all the combinations of fixed/flexible routes, fixed/flexible schedules, a unidirectional or bidirectional concept, and shortcut (shortest path) and/or short‐turn (turnaround) concepts. These strategies are investigated by employing a simulation model specifically developed and constructed for this purpose. This simulation model is used in a case study of Castro Valley in California in which the feeder/shuttle service is coordinated with the Bay Area Rapid Transit service, and the 10 routing strategies are compared in regard to four fleet‐size scenarios. One of the interesting results found is that the fixed‐route and flexible‐route concepts are comparable in performance measures when applying a combination of operating strategies. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil0,446

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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