Macroscopic Modeling of On-Street and Garage Parking: Impact on Traffic Performance
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The short-term interactions between on-street and garage parking policies and the associated parking pricing can be highly influential to the searching-for-parking traffic and the overall traffic performance in the network. In this paper, we develop a macroscopic on-street and garage parking decision model and integrate it into a traffic system with an on-street and garage parking search model over time. We formulate an on-street and garage parking-state-based matrix that describes the system dynamics of urban traffic based on different parking-related states and the number of vehicles that transition through each state in a time slice. This macroscopic modeling approach is based on aggregated data at the network level over time. This leads to data collection savings and a reduction in computational costs compared to most of the existing parking/traffic models. This easy to implement methodology can be solved with a simple numerical solver. All parking searchers face the decision to drive to a parking garage or to search for an on-street parking space in the network. This decision is affected by several parameters including the on-street and garage parking fees. Our model provides a preliminary idea for city councils regarding the short-term impacts of on-street and garage parking policies (e.g., converting on-street parking to garage parking spaces, availability of garage usage information to all drivers) and parking pricing policies on: searching-for-parking traffic (cruising), the congestion in the network (traffic performance), the total driven distance (environmental impact), as well as the revenue created for the city by the hourly on-street and garage parking fee rates. This model can be used to analyze how on-street and garage parking policies can affect traffic performance; and how traffic performance can affect the decision to use on-street or garage parking. The proposed methodology is illustrated with a case study of an area within the city of Zurich, Switzerland.
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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 | 0,000 |
| 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 découle