Study on Occupancy Behaviors of Passengers in the Subway Cabin: An Observation in Chengdu, China
Notice bibliographique
Résumé
Insufficient attention has been paid to how subway cabins are used by passengers and especially the distribution of passengers and occupancy of facilities. In this study, passengers were observed in 133 sections from the beginning to the end of the early peak of Chengdu Metro in the working days. The differences in occupancy behaviors of passengers to different areas, seats, and standing auxiliary facilities in the cabin were analyzed by the nonparametric test. The occupancy curve was fitted by the least square method from the minimum to the maximum load factor, and the prediction and explanatory model for the use of cabin was established. As expected, the distribution of passengers in the cabin is uneven. The highest occupancy rate has been maintained at the cabin end. Female passengers accounted for the largest proportion in the door area, while male passengers accounted for a larger proportion at the end of the cabin. There is no difference in the use of different seat types by passengers. There are more seats in female passengers, and females are more likely to get the remaining seats when the seat load is nearly saturated. For the auxiliary standing facilities, there are always passengers who do not use the facilities and the proportion is increasing. The facilities that can be relied on account for a greater median proportion of the passengers with facilities, but service capacity is limited. In response to these conclusions, measures to improve the design of the cabin are proposed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».