Link speed estimation using GPS data: an empirical investigation of some issues
Notice bibliographique
Résumé
Probe vehicles equipped with tracking devices such as global positioning system receivers (GPS) can be utilized for real-time link speed estimation. In this empirical research, the impact of the data collection resolution, also known as the polling interval, on the network coverage and link speed estimation accuracy was explored. Furthermore, a comparison was made between different methods that currently exist for average link speed estimation using GPS data. The study made use of a 1 s resolution GPS dataset that covered 100 trips in Vancouver, BC. The dataset was sub-sampled 36 times to simulate cases of 5–180 s sampling intervals. An existing map-matching algorithm was used to match the GPS points to the correct travel links for the 36 datasets. Consequently, average link speed was calculated for each link in the dataset using the time stamp difference method and the average instantaneous speed method. A slight variation of the average instantaneous speed method was also tested where instantaneous speeds were computed from position information only. An improvement was further applied to the latter method by using a path inference technique to compensate for the lack of GPS points on some links. The speed estimation methods were compared at different polling intervals and the results were discussed. In general, it was shown that the average instantaneous speed method provides the highest estimation accuracy while the path inference method provides the highest coverage compared to all other methods.
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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 | 0,001 |
| 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 ».