A Mesoscopic Simulation Model for Airport Curbside Management
Notice bibliographique
Résumé
Airport curbside congestion is a growing problem as airport passenger traffic continues to increase. Many airports accommodate the increase in passenger traffic by relying on policy and design measures to alleviate congestion and optimize operations. This paper presents a mesoscopic simulation model to assess the effectiveness of such policies. The mesoscopic simulation model combines elements of both microscopic simulation which provides a high level of detail but requires large amounts of data and macroscopic simulation which requires very little data but provides few performance measures. The model is used to simulate scenarios such as double parking, alternative parking space allocation, increased passenger demand, and enforced dwell times at Pearson International Airport in Toronto, Canada. Scenario analysis shows that adjusting model inputs provides reasonable results, demonstrating the value in using this approach to evaluate curbside management policies. The results show that double parking reduces the utilization ratio and the level of service of the outer curbside but cuts down the passenger and vehicle waiting time. Inclement weather conditions reduce the utilization ratio of the inner curbside and the supply of commercial vehicles since it takes them longer to return to the airport. Finally, reducing the allowable parking time at the curbside decreases the average dwell time of private vehicles from 89 seconds to 75 seconds but increases the number of circulating vehicles by 30%.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».