Link travel time and delay estimation using transit AVL data
Notice bibliographique
Résumé
Estimating arterial link travel times and traffic delays using vehicular positioning data, such as automatic vehicle location (AVL) data, is still a challenging subject. The difficulties exist in allocating the travel time between two consecutive AVL reports of a vehicle to each traversed link, especially when the data sampling frequency is low, and identifying the proportion of traffic delay in link travel time. In this paper, transit buses with 30-second sampling interval AVL data were applied as probes to estimate link travel time and traffic delay caused by intersections or alighting and boarding at bus stops. The estimation model proposed in this paper decomposed travel time into three components: free flow travel time, congestion time, and stopping time at signalized intersections and bus stops, then allocated them to each road link. Unlike existing deterministic methods, the proposed solution defined a likelihood function that is maximized to solve for the most likely traffic delays for each road segment on the route. Field tests were conducted on a typical arterial corridor in Edmonton, Canada for data collection and algorithm performance evaluation. The results suggested that the proposed model provides effective and accurate estimation of traffic delay, which can be further applied to transit based or probe vehicle based traffic applications, such as travel time estimation and travel speed estimation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».