Discussion on Optimization of Public Transportation Network Setting considering Three-State Reliability
Notice bibliographique
Résumé
In order to be environment-friendly, relieve traffic congestion, reduce pollution, and be green and sustainable, the optimization and development of public transportation, as the subject of people's long-term research, has always been shining. With the emergence of shared transportation, public transportation systems face more challenges. In order to better connect with bike-sharing, car-sharing, and other modes of transportation, public transportation will carry out important reforms, among which the optimization of line network is one of the most important tasks. The traditional bus route design is mainly based on the “four-stage” method model, which is mainly based on the investigation and analysis of the existing traffic system and land use. Through the work flow of “evaluation, calibration, and verification,” the network balance optimization model is used to get the bus travel allocation prediction model. In this paper, the optimization problem of public transit network is studied from the point of view of the reliability of public transit network. It is proposed that public transit network can be abstracted into series-parallel system and parallel-series system model from the three states of normal, short-circuit failure, and open-circuit failure and is analyzed and discussed through the hypothesis experiment. The research of this paper will provide a new perspective for the optimization of public transit network, complement the traditional methods, and support the optimization and reliability improvement of urban public transit network. More reliable bus networks and other modes of transportation, such as walking, bike-sharing, and rail, will become more suitable for people to get around.
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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 ».