Zone Fare System Design in a Rail Transit Line
Notice bibliographique
Résumé
As a widely existing form of public transit fare structures, zone fare system is traditionally designed in a separate way, which may lead to suboptimal results. This paper aims to concurrently address the zone division and fare calculation issues of the zone fare system design in a rail transit line. It is necessary to consider passengers as well as operators to find an impartial zone fare system. A fair zone fare system is one where the zone fares are as close as possible to the distance-based fares, for the fares of the distance-based fare system are highly correlated with the actual distance of trips. Thus, the fare deviations for the trips between the zone fare system and the distance-based fare system are utilized as the evaluation metric of fairness. To achieve the goal of minimizing fare deviations for all trips, we introduce three indexes: average absolute deviation, average squared deviation, and maximum mileage fare deviation. With the three indexes as the objective functions, we develop a joint optimization algorithm where a novel zone boundary adjustment scheme is proposed as the key technique. Numerical results show that the proposed algorithm can effectively provide a joint optimal scheme and the optimal number of planned zones is 5 for Changsha Metro Line 2. The proposed algorithm can provide guidance for the practical design and adjustment of the zone fare system.
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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 | 0,001 |
| 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 ».