Modeling distributions of travel time variability for bus operations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Summary Bus travel time reliability performance influences service attractiveness, operating costs, and system efficiency. Better understanding of the distribution of travel time variability is a prerequisite for reliability analysis. A wide array of empirical studies has been conducted to model distribution of travel times in transport. However, depending on the data tested and approaches applied to examine the fitting performance, different conclusions have been reported. This paper aims to specify the most appropriate distribution model for the day‐to‐day travel time variability by using a novel evaluation approach and set of performance measures. Two important issues are explored using automatic vehicle location data collected on two typical bus routes over 6 months in Brisbane, namely, data aggregation influences on travel time distribution and comprehensive evaluation of performance of distribution models. The decrease of temporal aggregation of travel times tends to increase the normality of distributions. The spatial aggregation of link travel times would break up the link multimodality distributions for a busway route, but unlike for a non‐busway route. The Gaussian mixture models are evaluated as superior to its alternatives in terms of fitting accuracy, robustness, and explanatory power. The reported distribution model shows promise to fit travel times for other services with different operation environments considering its flexibility in fitting symmetric, asymmetric, and multimodal distributions. The improved statistic fitting can support more effective service reliability analysis. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle