Travel time reliability on a highway network: estimations using floating car data
Notice bibliographique
Résumé
With the substantial increase in traffic in many urban areas, travel time reliability is becoming a more critical and more relevant factor than travel time. Currently, new indicators involving travel times and their variability are being used to better assess the efficiency of road networks. Our research here is an attempt to assess the reliability of travel times on the main highway corridors of the Montreal Area (Canada), using floating car data gathered from 1998 to 2004 by MTQ (Quebec's Ministry of Transport). This paper presents the outputs of the data analysis and modeling process that was developed to estimate travel times using such data, as well as to assess the level of variability of those times. Almost 30,000 travel time observations were gathered on fifty different routes over a 6-year period. These routes were divided into 1-kilometer road segments, which were analyzed and modeled using various techniques. The process involves finding the best statistical model to describe travel time distribution, while controlling for a number of factors (period, month, year, or weather) and identifying segments presenting high variability. Secondly, the mean time and time variability are simulated all along the routes and areas that suffer recurrent congestion. Finally, the analysis introduces two new indicators: the probability of non recurrent incidents, and an index summarizing both the mean travel time and the variability of travel times. In the future, we expect to be able to simulate the expected travel time per portion of a route, its reliability, and the probability of encountering incidents of any kind.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».