Impact on Network Performance of Probe Vehicle Data Usage: An Experimental Design for Simulation Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Probe-based technologies are proliferating as a means of inferring traffic states. Technological companies are interested in traffic data for computing the best routes in a traffic-aware manner and they also provide real-time traffic information with certain temporal accuracy. This paper analyses and evaluates how data provided by a fleet of probe cars can be used to develop a navigation service and how the penetration rate of this service affects a set of city-scale KPIs (Key Performance Indicators) and driver KPIs. The case study adopts a model-driven approach in which microscopic simulation emulates real-size fleets of probe vehicles that provide positions and speed data. What is noteworthy about the modelling behaviour is that drivers are segmented according to their knowledge of network conditions for selected trips: experts, regular drivers, and tourists. The paper presents and discusses the modelling approach and the results obtained from an experimental Barcelona CBD model designed to evaluate the penetration rates of probe vehicles and route guidance. An analysis of the simulation experiments reveals remarkable links among city-scale KPIs, which—from a multivariate point of view—is a novelty. A simulation-based framework for results analysis and visualization is also introduced in order to simplify the simulation results analysis and easily visualize OD paths for driver segments.
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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 | 0,001 | 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 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 ».