Traveller Recurrence and Inter- versus Intratraveller Speed Variability: Analysis with Bluetooth Data
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a linear mixed model of route speed distributions that separates the variability into an intertraveller component, consistent across days and time intervals for each recurrent traveller, and an intratraveller component representing uncertainty. The intratraveller variability corresponds to travel time uncertainty, while the total variability is typically captured by empirical measurements and used in travel time reliability assessments. The intratraveller and the total variability differ if there are systematic differences in speed between different recurrent travellers. The paper also investigates to what degree vehicles traversing a route during the morning or evening peak over multiple days are recurrent travellers. Using data from Bluetooth and Wifi sensors on 26 routes in Stockholm, Sweden, over a three-month period, we find that the traveller recurrence is higher towards the city in the morning peak and out from the city in the afternoon. Model estimation results show that the relative intratraveller variability is also significantly higher in the commute direction (towards the city in the morning and out from the city in the afternoon) and on routes with high congestion levels. The relations revealed in this paper may be used to estimate the relevant intratraveller variance based on the total variance and readily available route attributes. Without this correction, the costs associated with travel time variability may be overestimated.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».