Traffic model for Copenhagen; updating of the trip matrices
Notice bibliographique
Résumé
rip distribution and mode choice models, all following a utility-based framework, and network models based on mixed-Probit formulations and equilibrium formulations. The model system includes feedback cycles to take congestion into account. The behavioural functions have been estimated based on the combination of multiple Revealed and Stated Preference data-set. The presently matrices describing the 1992 travel patterns were built upon travel analyses from the end of 1980's and the beginning of 1990's. Those matrices have been adjusted to the counted traffic numerous times since the first version of the model was built in 1995. The 2004 GA-travel matrices describe travel patterns for an average working day (Monday to Friday), for five travel modes (walk, bicycle, public transport, car driver and car passenger), and six travel purposes (home-work, home-education, home-shopping, home-other private trips, non home based private trips and business trips). Day matrices were split by seven day periods. The new model operates therefore with 5 x 6 x 7 = 210 matrices. To improve the accuracy and spatial resolution it was decided to split the model analysis area from 601 zones into 818 zones while the surrounding area was split into 17 port zones. The paper describes the applied matrix estimation procedures, and demonstrates appraisals of the new matrices. The study had a fairly large budget - out of the total budget amounting to Euro 710.000, activities related to building of the travel matrices had a budget of about Euro 430.000. However, we believe that quality of modelling depends on the data foundation and the hybrid approach has been cost efficient. For the covering abstract see ITRD E135582.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,021 |
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 ».