The modeling of urban rail transit emergency delay propagation scope under network operation mode
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Notice bibliographique
Résumé
Summary With the increase of the operation mileage of the urban rail transit and the extension of lines, the networked operation has become an inevitable trend of rail transit operation. Once an emergency takes place, it will cause delays of the large‐scale operation or even more serious mass safety incidents. First, the topology structure of urban rail transit network is analyzed. According to the static characteristics of the network clustering coefficient, degree, etc, a network model of directional empowerment network is constructed that can be used for analysis of the delay propagation scope. Second, the characteristics of the mass passenger flow distribution of rail transit in emergency is investigated and deeply explored in this paper. Based on this, the model of the delay spread and dissipation is constructed according to the emergency handling time and dissipation time of the passenger congestion. Finally, based on the cellular automaton model, the evolution rule for the delay spreading of the station state is established. The simulation results show that the established model has good reliability and accuracy, which can be adopted to predict the duration and spread of the delay in the emergency. This provides a basis for adjusting the transport organization plan and evacuating passenger flow in emergency.
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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 | 0,001 | 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 découle