Improving Bus Operations through Integrated Dynamic Holding Control and Schedule Optimization
Notice bibliographique
Résumé
Bus bunching can lead to unreliable bus services if not controlled properly. Passengers will suffer from the uncertainty of travel time and the excessive waiting time. Existing dynamic holding strategies to address bus bunching have two major limitations. First, existing models often rely on large slack time to ensure the validity of the underlying model. Such large slack time can significantly reduce the bus operation efficiency by increasing the overall route travel times. Second, the existing holding strategies rarely consider the impact on the schedule planning. Undesirable results such as bus overloading issues arise when the bus fleet size is limited. This paper explores analytically the relationship between the slack time and the effect of holding control. The optimal slack time determined based on the derived relationship is found to be ten times smaller than in previous models based on numerical simulation results. An optimization model is developed with passenger-orient objective function in terms of travel cost and constraints such as fleet size limit, layover time at terminals, and other schedule planning factors. The optimal choice of control stops, control parameters, and slack time can be achieved by solving the optimization. The proposed model is validated with a case study established based on field data collected from Chengdu, China. The numerical simulation uses the field passenger demand, bus average travel time, travel time variance of road segments, and signal timings. Results show that the proposed model significantly reduce passengers average travel time compared with existing methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».