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Enregistrement W3117543102 · doi:10.1155/2020/6665161

Optimization Scheme of Tradable Credits and Bus Departure Quantity for Travelers’ Travel Mode Choice Guidance

2020· article· en· W3117543102 sur OpenAlexvenueno aff
Fang Zhou, Jianhui Wu, Yan Xu, Chi Yi

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Hunan ProvinceScientific Research Foundation of Hunan Provincial Education DepartmentNational Natural Science Foundation of ChinaGuangxi Provincial Key Laboratory of Precision Navigation Technology and Application, Guilin University of TechnologyNatural Science Foundation of Guangxi Zhuang Autonomous Region
Mots-clésMode (computer interface)Scheme (mathematics)Mode choiceTransport engineeringTravel timeBusinessComputer sciencePublic transportEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To analyze the influence of tradable credits and bus departure quantity on travelers' travel mode choice, this study investigated car travel and bus travel as research objects and established a two-mode day-to-day travel mode choice model based on tradable credits and bus departure quantity. To improve the guiding effect of tradable credits and bus departure quantity, an optimization scheme of tradable credits and bus departure quantity was developed with the goal of minimizing the system total travel time of car travel and the system total comprehensive cost of bus travel. Taking a test transportation network as an example, the influence of no tradable credits scheme, tradable credits scheme, and tradable credits and bus departure quantity scheme on the travelers’ travel mode choice behavior was analyzed. The results showed that the tradable credits and bus departure quantity scheme could reduce the saturation of road traffic and improve bus service quality.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,825
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,306
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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