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Enregistrement W3041161889 · doi:10.1155/2020/8393724

Experimental Study of Day-to-Day Route-Choice Behavior: Evaluating the Effect of ATIS Market Penetration

2020· article· en· W3041161889 sur OpenAlexaffvenue
Shixu Liu, Lidan Guo, Said M. Easa, Hao Yan, Heng Wei, Yingnuo Tang

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMarket penetrationTravel timePenetration (warfare)SimulationFlow networkTransport engineeringComputer scienceTravel behaviorPenetration rateOperations researchEngineeringMathematicsMathematical optimization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the travelers’ day-to-day route-choice behavior with Advanced Traveler Information Systems (ATIS) through laboratory-like experimental method. Five groups of route-choice behavior experiments are designed to simulate actual daily behavior of travelers. In the experiment, subjects are provided with different levels of the complete road network information to simulate the proportion of subjects equipped with ATIS equipment (i.e., ATIS market penetration) and choose the routes repeatedly. The subject’s route-choice behavior under different proportions of complete road network information is analyzed, and the strategy of releasing such complete information is determined when the performance of road network system is the best. The Braess network which consists of three routes was used in the experiment and analysis. The results show that the fluctuation of traffic flow runs through the entire experiments, but it tends to converge to user equilibrium. When the market penetration is 75%, both the fluctuation of traffic flow and the tendency of subjects to change routes are the smallest, so the road network system is the most stable. This interesting result indicates that releasing traffic information to all travelers is not the best. Other results show that the travel times of the three routes in the five groups of experiments tend to converge to and finally fluctuate around user-equilibrium travel time. With the increase in ATIS market penetration, the average travel time of subjects in each round tends to increase. The overall trend of the five groups of experiments is that as the number of route switches increases, the average travel time increases. The results also indicate that releasing traffic information to all travelers cannot weaken the Braess Paradox. On the contrary, the more travelers are provided with traffic information, the less likely it will weaken the Braess Paradox.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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