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Enregistrement W2086181527 · doi:10.3141/1876-11

Calibration and Application of a Simulation-Based Dynamic Traffic Assignment Model

2004· article· en· W2086181527 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensUniversité de MontréalInro Consultants (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalibrationTraffic simulationTraffic flow (computer networking)SimulationSet (abstract data type)Computer scienceSubnetworkMatrix (chemical analysis)Representation (politics)Traffic generation modelAlgorithmSimulation modelingBasis (linear algebra)Data setTrip distributionIntersection (aeronautics)MathematicsReal-time computingStatisticsEngineeringTransport engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The calibration and application of a simulation-based dynamic traffic assignment (DTA) model on a portion of the city of Calgary road network in Alberta, Canada, are discussed. The DTA model iteratively reassigns flow to paths by using the method of successive averages on the basis of travel times obtained with a traffic simulation model. The original subnetwork extracted from a regional planning model was enriched by a great increase in the number of zones. The DTA origin-destination matrix was estimated from an extensive database of turning movement counts via a trip generation/distribution model and a matrix adjustment algorithm. The network topology was enhanced by the addition of an interchange and a more precise representation of arterial intersections, including traffic signal control plans. A set of 1-h turning counts was used to calibrate the DTA model by adjusting local parameters such as gap-acceptance values, as well as global parameters such as average vehicle length. The final model results were compared with an independent set of 15-min turning movement counts. The resulting R 2 values, which ranged from .91 to .96, lead to a high degree of confidence in the model results.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,379
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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