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Enregistrement W25857627 · doi:10.1002/biof.1206

Application of Dynameq in Montreal: Bridging the Gap between Regional Planning Models and Microsimulation

2007· article· en· W25857627 sur OpenAlexaboutno aff
Pascal Volet, Christian Letarte

Notice bibliographique

RevueITE 2007 Annual Meeting and ExhibitInstitute of Transportation Engineers (ITE) · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKerala State Council for Science, Technology and Environment
Mots-clésMicrosimulationDowntownTransport engineeringMetropolitan areaVisSimComputer scienceTraffic simulationBridging (networking)Transportation planningSimulation softwareSoftwareOperations researchEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes how the City of Montreal, Canada has implemented a dynamic traffic assignment (DTA) model of the Montreal central business district (CBD) and the 9-km Notre-Dame Street corridor, which covers a total area of 100 km2. This DTA model, which was implemented with Dynameq software, bridges the gap between travel demand models for long-range planning of metropolitan regions and microsimulation software for traffic operations. Three different situations were analyzed. The first is the transformation of an existing urban expressway into a signal free access controlled facility. The second is a downtown exit ramp serving the regional transit hub. The third is an urban arterial with various re-design alternatives and its impacts on through traffic in the adjoining neighborhood. In each case, the incompatibilities between the regional planning model and the required inputs for a microsimulation model were resolved by the use of the DTA model as an intermediate step between these two fundamentally different methodologies. The static modeling was carried out with EMME/2. Dynameq was used to generate an equilibrium DTA on a subarea from EMME/2. Traffic signal timing plans were optimized in Synchro using Dynameq outputs, and then fed back into Dynameq, looping several times if required and the results were visualized in Dynameq and SimTraffic. The benefit of this three-level methodology (static assignment, DTA, and micro-simulation) was excellent calibration results at all levels of network resolution with modest resources, as well as consistency among the microsimulation study areas. As data scrutiny for multi-million dollar evaluation studies for redevelopment projects compels analysts to seek unprecedented levels of data confidence, using a DTA model to link the planning and microsimulation paradigms has become a necessity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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