Vehicle trajectory reconstruction using automatic vehicle identification and traffic count data
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 The origin–destination (OD) matrix and the vehicle trajectory data are critical to transportation planning, design, and operation management. On the basis of the deployment of automatic vehicle identification (AVI) technology in urban traffic networks in China, this study proposed a vehicle trajectory reconstruction method for a large‐scale network by using AVI and traditional detector data. Particle filter theory was employed as the framework for this method that combines five spatial‐temporal trajectory correction factors (i.e., the path consistency, the AVI measurability criterion, the travel time consistency, the gravity flow model, and the path‐link flow matching model) to estimate the trajectory of a vehicle. The probabilities of the most likely trajectories are updated by the Bayesian method to approximate the ‘true’ trajectory. The traffic network in the Beijing Olympic Park was selected as the test bed and was simulated by using VISSIM to create a complete set of vehicle trajectories. The accuracy of the resulting trajectory reconstruction exceeds 90% when the AVI coverage is only 50%, assuming an AVI detection error of 5% for a closed network and an open network. The average relative error of a static OD matrix is 11.05%. Although the accuracy of reconstruction exceeds 80% when the AVI coverage is between 50% and 40%, the accuracy of a defective product‐OD matrix decreases rapidly. The proposed method yields high estimation accuracy for the full trajectories of individual vehicles and the OD matrix, which demonstrates significant potential for traffic‐related applications. Copyright © 2014 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 | 0,002 |
| 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