Estimation of Daily Bicycle Traffic Volumes Using Spatiotemporal Relationships
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
Automatic counters (e.g., loop detectors) used for the continuous collection of cycling count data are subject to periodic malfunctions, leading to sporadic data gaps. This problem could affect the calculated values of the annual average daily bicycle (AADB) volumes and impact the estimates of the daily and monthly adjustment factors at these count stations. The impacts become more significant when the data gaps take place frequently and/or for long periods. This research addresses the problem of missing cycling traffic volumes at the count stations that experience frequent sensor malfunctions. The main hypothesis is that a strong correlation may exist among the cycling volumes of nearby facilities within a network. This correlation can be used to develop neighborhood models based on the available historical data. This study made use of a data set of more than 14,000 daily bicycle volumes from the city of Vancouver, Canada. The data were collected between 2009 and 2011 at 22 different count stations. A correlation analysis was first undertaken, and the results showed a strong correlation between the cycling volumes at most of the analyzed facilities. Furthermore, a cross-correlation analysis showed that the strongest correlation between each pair of count stations took place at a time lag of zero days (i.e., concurrent data). Accordingly, a correlation threshold was selected and used to define a set of neighbors for each cycling facility. Statistical models were developed to relate the daily cycling volumes of each pair of neighbors. The models were validated; the mean absolute percentage error (MAPE) was used as an evaluation measure. In general, the MAPE was less than 20% for most facilities when a correlation threshold of 0.6 was used to identify neighbors. However, the error dropped to approximately 15% when higher thresholds were used. The concept should prove useful in estimating the missing cycling volumes in a monitoring program or a data clearinghouse implementation.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découle