Planning Urban Ring Rail Transit Lines: Case Study of Shanghai, China
Notice bibliographique
Résumé
Shanghai, China, has the largest metro system in the world, with a network length of more than 550 km. Both Shanghai and Beijing are among the top five cities in terms of ridership, and some of the most important components of their metro systems are the ring transit lines. Many other cities, in China and elsewhere, also envision a ring transit line for their future rail transit networks. A previously developed analytical model for the long-range planning of ring transit lines was used in the comparison of the current alignment of the Shanghai ring line with the optimized model output, and a second ring transit line was recommended for the future Shanghai network. The findings suggest that the alignment of an existing ring line would affect the optimal alignment of the second ring line. In addition, if an outer ring line exists (or is planned to be constructed), the optimal location of the inner ring line might not be its current location. Furthermore, a sensitivity analysis was conducted to test the impact of changes on demand, value of time, and passenger ride cost on the second ring line. Zones that would benefit most from introduction of the second ring line were also determined. Although the case study presents the Shanghai ring lines, the outcomes provide useful information for other cities that are considering the expansion of their transit network with a first or second ring line. Unlike simulations and agent-based models, the model presented in this study is easily transferable to any transit network.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 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 ».