A Two-Class Stochastic Network Equilibrium Model under Adverse Weather Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Adverse weather condition is one of the inducements that lead to supply uncertainty of an urban transportation system, while travelers’ multiple route choice criteria are the nonignorable reason resulting in demand uncertainty. This paper proposes a novel stochastic traffic network equilibrium model considering impacts of adverse weather conditions on roadway capacity and route choice criteria of two-class mixed roadway travellers on demand modes, in which the two-class route choice criteria root in travelers’ different network information levels (NILs). The actual route travel time (ARTT) and perceived route travel time (PRTT) are considered as the route choice criteria of travelers with perfect information (TPI) and travelers with bounded information (TBI) under adverse weather conditions, respectively. We then formulate the user equilibrium (UE) traffic assignment model in a variational inequality problem and propose a solution algorithm. Numerical examples including a small triangle network and the Sioux Falls network are presented to testify the validity of the model and to clarify the inner mechanism of the two-class UE model under adverse weather conditions. Managerial implications and applications are also proposed based on our findings to improve the operation efficiency of urban roadway network under adverse weather conditions.
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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 ».