Investigation of Pedestrian Movement in Groups and in High-Density Bottlenecks Using Discrete Choice Modelling Framework
Notice bibliographique
Résumé
Walking as a non-motorized mode of transport is an essential component of sustainable environment.To increase the share of walking in transportation and accordingly to plan and manage pedestrian areas, a deep understanding of pedestrian movement behaviour is required.Developing a model that can reproduce pedestrian behaviour can be used as a tool for assessing the existing and designing new pedestrian spaces.The aim of this thesis is to provide walking behaviour models based on discrete choice framework first to study the behaviour of pedestrians walking in groups and second to investigate pedestrian movements at bottlenecks under high density situations.Discrete choice models focus directly on behavioural aspects of pedestrian movement and model the choice behaviour of individuals when they have to select among a set of alternatives.The correlation between alternatives is captured by Cross-nested logit model in this thesis.Data has been extracted from real-world video recordings of pedestrian crowds in order to calibrate and validate walking behaviour models.In the first part of this thesis, group behaviour has been modeled based on the tendency of group members to maintain group unity.Maximum likelihood estimation has been used for the calibration purpose.The significance of social bonds between group members in presenting a realistic walking behaviour has been revealed in the estimation process.In the second part of the thesis, a simulation tool has been developed to calibrate and validate a model presenting pedestrian behaviour at high density bottlenecks.The validation results confirm the acceptable performance of walking models proposed in both parts of the thesis.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».