Interpolating Sparse GPS Measurements Via Relaxation Labeling and Belief Propagation for the Redeployment of Ambulances
Notice bibliographique
Résumé
One major challenge for traffic management systems is the inference of traffic flow in regions of the network for which there are little data. In this paper, Global-Positioning-System (GPS)-based vehicle locator data from a fleet of 40–60 roving ambulances are used to predict the most likely ambulance speeds in a network of 20 000 streets in the city of Ottawa, ON, Canada. First, the road network is represented as a directed graph data structure. Then, we compare two algorithms, i.e., relaxation labeling and belief propagation, that interpolate the sparse and noisy measurements from the fleet to obtain dense locally consistent ambulance speeds. Unlike several other systems in the literature, we model all of the city's freeways and surface streets, and both road types are treated with equal importance. Furthermore, the data structure and algorithms described in this paper are not only extended to real-world needs such as road closures and the incorporation of live data with historical data but are also computationally efficient, providing updates in intervals of less than 5 min on commodity hardware. Presented experimental results address the key issue of validating the performance and reliability of the system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».