Understanding the Shortest Route Selection Behavior for Private Cars Using Trajectory Data and Navigation Information
Notice bibliographique
Résumé
Traffic information and driving preference play critical roles in the route selection of drivers and further impact transport management in practice. Some studies have explored the difference between actual and shortest paths for private cars during route selection. However, the quantification of the difference and deviation as well as the impacts of the date on route selection is still seldom investigated. The study proposed a method to quantify the deviation between actual and shortest paths based on big trajectory data and the digital map. Firstly, the rules of private car travel are determined according to the definition of a trip, and the travel trajectory is divided based on these rules to attain many trips. Then, the trip routes and their attributes are generated by geographical information methods. Baidu Map’s path planning collects the shortest routes with the optimal distance and time, and the deviation between actual and recommended paths is compared. Finally, the results of 2860 private car trips of nearly 400 drivers in Chongqing, China, reveal that only about 67% of the actual trips match well with the shortest path, which was significantly higher compared to existing studies. However, the deviation between the actual and shortest paths is limited to 9 minutes or 2 kilometers. There was no significant difference between the weekday and weekend in the proportion. Compared with the weekday, the indicators of the weekend are more deviated. Path selection and the deviation vary in travel modes, OD types, drivers’ preferences, travel time intervals, and distance intervals.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».