Use of Automated Vehicle Location Data for Route- and Segment-Level Analyses of Bus Route Reliability and Speed
Notice bibliographique
Résumé
Reliability and speed are arguably the most important indicators of surface transit performance for both operators and passengers. They can be influenced by a variety of factors, including service characteristics of bus routes, physical infrastructure, signal settings, traffic conditions and ridership patterns. These factors have often been analyzed individually for their impact on transit reliability or speed. Studies considering more than one factor tend to use one or two transit routes to explore their effects. The study that is the subject of this paper proposed an evaluation framework to guide the selection of an appropriate reliability measure. Regression analysis was applied subsequently to determine the factors that exhibit a statistically significant relationship with transit reliability and speed at both the route and segment levels. Automated vehicle location data of a bus route sample that is representative of the entire bus network in the City of Toronto, Ontario, Canada were used. Features significantly associated with reliability and speed were compared. The results showed that lower transit reliability and speed are significantly associated with the increase in service distance, signalized intersection density, stop density, volume of boarding and alighting passengers, and traffic volume. By segregating bus route segments on the basis of the presence of transit signal priority, the results of the segment-level model demonstrated the beneficial impact of transit signal priority on improving transit reliability.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».