Beyond Generating Transit Performance Measures
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the use of performance measures for transit planning and operations has gained a great deal of attention, particularly as transit agencies are required to provide service under increasing demand and with diminishing resources. The widespread application of the technologies of intelligent transportation systems to transit encourages automating the generation of comprehensive performance measures. In Portland, Oregon, the local transit provider, Tri-County Metropolitan Transportation District of Oregon (TriMet), has been on the leading edge of the transit industry since it implemented its bus dispatch system (BDS) in 1997. The BDS comprises automatic vehicle location on all buses, a radio communications system, automatic passenger counters on most vehicles, and a central dispatch center. Most significant, TriMet developed a system to archive all its stop-level data, which are then available for conversion to performance indicators. In the past decade, TriMet has used this system extensively to generate performance indicators through monthly, quarterly, and annual reporting. TriMet generates a wide range of performance indicators, yet an opportunity remains to explore metrics beyond general transit performance measures (TPMs). On the basis of an analysis of 1 year of archived BDS data for all routes and stops, the power of using visualization tools to understand the abundance of BDS data is demonstrated. In addition, several statistical models are generated to demonstrate the power of statistical analysis in conveying valuable and new TPMs beyond what is currently generated at TriMet or in the transit industry in general. It is envisioned that systematic use of these new methods and TPMs can help TriMet and other transit agencies improve the quality and reliability of their service.
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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 | 0,008 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».