A New Model for Locating Plate Recognition Devices to Minimize the Impact of the Uncertain Knowledge of the Routes on Traffic Estimation Results
Notice bibliographique
Résumé
A number of research papers have recently shown that the use of techniques based on the installation of vehicle identification devices allows us to address the observability problem of a traffic network in a much more efficient way than if it were done with traditional techniques. The use of such devices can lead to a better data set in terms of flows and therefore to a better definition of traffic flows, which is essential for traffic management in cities and regions. However, the current methodologies aimed at network modeling and data processing which are not fully adapted to the use of these devices in obtaining the necessary data for analyzing traffic and making network forecasts. This is because the essential variable in models which used data from plate scanning (as a particular case of AVI sensors) is composed of the route flows, while traditional methods are based on the observation of link and/or origin-destination flows. In this context, this paper proposes several practical contributions, in particular: (1) a traffic network design method aimed to use the plate scanning data to estimate traffic flows and (2) an algorithm for locating plate reader devices to reduce the effect of the uncertain knowledge of route enumeration. Next, using the well-known Nguyen-Dupuis network, a sensitivity analysis has been carried out to evaluate the influence of different parameters of the model on the final solution. These parameters are the considered routes, the degree of network simplification, and the available budget to install devices. Finally, the method has been applied to a real network.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».