Modelling Transportation System Impacts of Housing Supply Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
This thesis investigates housing supply dynamics in the City of Toronto and the related transportation impacts in two parts. In the first part, the dynamic temporal interaction of housing starts, public transit ridership, and national/regional socioeconomic factors is investigated using a multichannel singular spectrum analysis (MSSA). Recognizing the importance of a holistic view of the relationship between the interacting variables temporal movements supports research to integrate methods from different analytical domains, or “silos”. The research strategy is to fuse the nonparametric MSSA analysis of the variables series collection with Granger bidirectional/bivariate causality and feedback tests to build a statistically significant causal loop that can empirically explain the oscillatory components in the system. A system view of the temporal interaction of the variables is constructed from the MSSA analysis spectrum decomposition and Granger causality tests. The system’s nonlinear dynamic fingerprint is identified using cause-effect diagrams of the system’s components. Stock components are introduced to absorb the interactions’ lags and to actuate the system’s dynamical behaviour. In the second part of the thesis a traffic impact sketch planning (TISP) model is developed and implemented for estimating the likely travel demand and behaviour generated by Bayside mixed-use development (MXD), a major land development project at Waterfront Toronto. TISP model deploys the operational TASHA-based GTAModel V4.1 travel demand model system for a detailed transportation impacts assessment of the proposed precinct development. To enable the use of an agent-based microsimulation (ABM) model, a population synthesis procedure is developed that converts the architectural design of the development; that is, number and type of dwellings by number of bedrooms and non-residential floorspace into relevant attributes of households, persons, and employment that are likely to occupy the units. Datasets of different geographic areas of Toronto, with some common control variables, are synthesized and cascaded into a disaggregate population of residents and non-residents for Bayside MXD. The diurnal peaking travel times trips estimated by TISP model are compared with the peak period trips shown in the project’s traffic impact study and the Trip Generation Manual peak-hour weekday trip rates of relevant land uses.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».