MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4236642715 · doi:10.1177/0361198105192500119

Advanced Transit Signal Priority Control with Online Microsimulation-Based Transit Prediction Model

2005· article· en· W4236642715 sur OpenAlex
Jinwoo Lee, Amer Shalaby, John Greenough, Mike Bowie, Stanley Hung

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic Prediction and Management Techniques
Établissements canadiensSystems, Applications & Products in Data Processing (Canada)CochraneUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesTransport Canada
Mots-clésMicrosimulationIntersection (aeronautics)Transit (satellite)SIGNAL (programming language)Computer scienceBus priorityControl (management)Real-time computingTransport engineeringTraffic signalSimulationPublic transportEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An advanced transit signal priority (TSP) control method is presented: it provides priority operation in response to real-time traffic and transit conditions. A high-performance online microscopic simulation model was developed for the purpose of predicting transit travel time along an intersection approach. The proposed method was evaluated through application to a hypothetical intersection with a nearside bus stop. The performance of the proposed method was compared with that of normal signal operation without TSP and a conventional signal priority method. The experimental results indicated that the developed method provided efficient and effective priority operation for both transit vehicles and automobiles. The proposed method significantly reduced transit vehicle delays as well as side-street traffic delay compared with conventional active priority control.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle