Assessment and Refinement of Real-Time Travel Time Algorithms for Use in Practice, Phase II
Notice bibliographique
Résumé
The Federal Highway Administration (FHWA) has put a high priority on the use of existing dynamic message signs (DMS) to provide travel time estimates to the public. The Oregon Department of Transportation (ODOT) has three DMS in the Portland metropolitan area configured to display travel time information. In the near future, ODOT would like to make travel time estimates available on additional DMS, over the Internet on tripcheck.com and via 511. Travel time estimates are valuable to the traveling public; however, the estimates must be accurate to be useful. The purpose of this study is to extend prior travel time research conducted by Portland State University with additional analysis to provide statistical confidence in travel time estimates and to determine the best travel time estimation approach for ODOT. The initial ODOT-funded phase of this project gathered a large amount of ground truth data and analyzed the performance of the current algorithms and current infrastructure using that data. However, additional work remains to be done. OTREC Phase I of this project will focus on using the existing data to understand the conditions under which travel time estimation algorithms are not accurate. This extension will build on that work to investigate improvements to travel time estimation algorithms and to identify a set of metrics for travel time accuracy and guidelines for when travel time estimates should be provided. At the conclusion of the project, it is desired that a methodology can be recommended that will provide accurate measures of travel time for use with DMS, the Internet and 511 applications.
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 | 0,024 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».