Geographic information system‐system dynamics procedure for bus rapid transit ridership estimation
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY This paper presents a two‐step procedure for estimating the total daily ridership (TDR) of a new bus rapid transit (BRT) route that runs along a corridor without a competing regular bus service. The first step of the procedure uses the Geographic Information System‐Business Analyst desktop to analyze and extract the total population, employed population, housing units within ¼ mile and ¼ to ½ mile from the BRT stations in the base year, and their respective annual growth rates. These values are then used as inputs into the second step. The second step of the procedure uses a simulation model constructed by the system dynamics approach. This simulation model, which embeds the known relationships between the demographic variables and proposed BRT system's infrastructure and operational features, initially estimates the TDR of the base year. Simulation is then performed to estimate the TDR from the base year until a future year defined by the user. The two‐step procedure has been validated with actual demographic and ridership data from the Las Vegas MAX BRT line and the Los Angeles Orange Line, respectively. The procedure has also been applied to the proposed BRT route along Mesa St. in El Paso, Texas, as a case study. The two‐step procedure offers a new and relatively simple approach that complements the three known BRT ridership estimation methods currently acceptable by the U.S. Federal Transit Administration. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,007 |
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 ».