Analyzing Rail Traffic Diversion Based on Machine Learning Technique considering Transportation Security
Notice bibliographique
Résumé
Based on a stated preference survey, we comprehensively analyze the travel psychology of residents and the advantages and disadvantages of rail transit and conventional buses, travel time, travel cost, travel security, and vehicle comfort and investigate the relationship between the relevant influencing factors and the transition probability from rail transit to buses. A stochastic utility theory is introduced to describe the transfer behavior pertaining to travel modes, and a binary Logit model for diversion transfer is constructed. The decision tree is also used to predict the diversion transfer. Then, based on the large amount of travel willingness data obtained through the stated preference survey, a maximum likelihood estimation method is used to calibrate the parameters of the binary Logit model. The performance of the binary Logit proves to be better than that of the decision tree. Results show that the travel time most notably affects the passenger flow transfer, followed by the vehicle comfort. Finally, Guangzhou Rail Transit Line 3 is considered an example, and the diversion route planning and design are performed according to the constructed diversion transfer probability model to verify the effectiveness and practicability of the model. The research provides an effective theoretical basis and technical reference for other cities to perform rail traffic diversion planning. Based on these results, the following suggestions can be made: (1) the organization of public transportation routes, delivery volume, and travel speed outside should be improved; (2) undertaking combined operation of bus and rail transportation and integrated development is preferred; (3) the transportation management should focus on the comprehensive function development and hardware support of public transportation stations. The convenience and comfort of rail transit are closely related to the facilities and functions of the stations and their connections, which should be highly valued.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».