Freight Demand Forecast for a Proposed Railway in Canada With New Approach to Freight Rail Assignment
Notice bibliographique
Résumé
This research examined the freight demand forecast for a new short railway linking the Okanagan Valley in southern British Columbia to American railways in the South (Orville), and to Canadian railways in the North (Kamloops). An Origin-Destination (O-D) table including local, domestic and international demands for the Okanagan freight rail was developed based on available surveys and observed truck freight data. In the absence of data to derive utility functions, the current mode share for each commodity in the base year as well as current elasticities between truck and rail was used to forecast the mode share in the future year. Rail assignment techniques are among the forgotten problems of freight demand forecasting due to their complexities, including: 1) written and unwritten practices of the rail industry, and 2) cost functions that are classically employed in truck or auto assignments. In this study, a comprehensive review was conducted on the rail freight demand assignment techniques. A new assignment procedure was introduced by combining the available mathematical choice models and new initiatives of the Canadian government toward rail industry. Finally, the predicted share of freight rail was assigned to the rail network using three methods, which provided three independent freight demand forecasts. The mid-range forecast was selected as the freight demand for the Okanagan Valley while two others (low/high) were used for sensitivity analysis.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».