Container transportation service demand simulation model for United States coastal container ports
Notice bibliographique
Résumé
Investment in container ports and associated multimodal facilities raise difficult economic issues and present major societal challenges. Attempts to resolve these issues require development of new methods and extensions of existing approaches drawing upon advances in simulation techniques and their integration with economic theory. Demand for container port services is a critical factor for the economic analysis of, and decision making for, container port development. However, practical methods for demand estimation often are not convincing, while formal research in transportation demand estimation has not been extended to the practical use of container port demand estimation. This dissertation designed, developed, and implemented a multimodal container transportation simulation model. It takes as given, the quantity of international containerized trade and the existing multimodal transportation system, and assumes the containers be transported along a least-cost route from source to market. The cost includes the fees paid to the transportation services, and the inventory cost. The estimated demand separates the effect of the supply side, and measures only the substitution effect of the existing ports. The simulation efforts in this research included the national and state highway system, and the railway system. It includes 14 existing major US ports, with 6 in East Coast, 4 in West Coast and 4 in Gulf Coast. Foreign countries are grouped into continents, with Asia divided into West Asia and East Asia by Singapore. The developed software was applied to the demand analysis for a hypothetical port at Quonset Point, Rhode Island, USA. The application includes the estimated demand under existing conditions, demand changes with rail improvement, and with competition by the eastern Canadian ports of Halifax and Montreal. This dissertation contributes to the container port demand estimation literature, and provides a new tool for decision makers and business operators concerned with multimodal container transportation facility development.
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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 ».