Research on the Evolution Mechanism of Congestion in the Entrances and Exits of Parking Facilities Based on the Improved Spatial Autoregressive Model
Notice bibliographique
Résumé
The entrance and exit area of parking facilities has the characteristics of high concentration of urban traffic and prominent traffic intertwining phenomenon, which easily induces rapid congestion of mixed heterogeneous traffic at specific times and local locations and quickly spreads to the entire road section or even a larger area. In order to better understand the congestion distribution characteristics and propagation effects of access section of the parking entrance and exit from the mid and microperspective, a 5 m ∗ lane width pixel grid is used to divide the frontage road research. It also proposes a spatially robust autoregressive model and complex network tools suitable for analysis of local traffic flow to analyze it. The results show that as spatial scale increases, the congestion propagation decreases sharply and spatial adjacency within the fourth order can account for more than 90% of the propagation; the frontage road to the entrance and exit is the place where the congestion first happens, and the congestion gradually attenuates as it propagates to the inner lane and the upstream of the road segments; the lateral congestion propagation attenuates faster, so the area affected by congestion is mainly distributed in the outermost lane. This paper can provide theoretical guidance for alleviating traffic congestion in the entrance and exit areas of parking facilities and has theoretical and empirical significance.
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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) | 0,000 | 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».