Dynamic Choice Model of Urban Commercial Activity Patterns of Vehicles and People
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
Intraurban commercial vehicle travel is a relatively underdeveloped aspect of urban travel demand modeling despite the large share of the weekday traffic stream represented by commercial movements. One problem is the proprietary nature of these data and the corresponding lack of behavioral understanding of how establishments schedule their trips. Even when such data have been made available, such as through establishment travel surveys, the large variation in firm size, commodities and services, and logistics practices makes it difficult to create a generalized decision framework. This work uses establishment survey data collected by the Ohio Department of Transportation to create an intraurban commercial vehicle model to be run in a disaggregate microsimulation environment and focuses on commercial movement patterns. The model generates entire daily patterns for workers who regularly travel as part of their jobs and creates tours through a dynamic choice process that incrementally builds tours, taking into consideration elapsed time and time of day in next-stop purpose and location choices. Activity durations are embedded in the utility equations of “stay” alternatives and provide internal consistency between the dimensions of activity purpose, duration, time of day, and location. Model formulation and estimation results are presented for the dynamic activity choice model component. The model system can reproduce observed commercial travel patterns found in the survey data and provide intuitively plausible interpretations for commercial travel behavior in the absence of more detailed knowledge of individual and firm operations.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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