Transportation System Vulnerability Assessment considering Environmental Impact
Notice bibliographique
Résumé
Transportation system has a close bearing on the prosperity of society. However, transportation infrastructures are highly vulnerable to extreme events. Therefore, identifying the most critical component of the transportation system is among the first priorities of transportation network planners and managers. This paper proposes a novel framework to identify the most vulnerable component for a road transportation system. A key characteristic of vulnerability assessment is the travelers’ response to the changes in the transportation network topology and capacity after an extreme event. Hence, the problem is formulated as a nonlinear programme with equilibrium constraints, considering travelers’ route choice behavior. In the methodology, two types of vulnerability measures are developed to assess the vulnerability of road transportation system, namely, system travel time-based vulnerability (STTV) and system emissions-based vulnerability (SEV). The former is developed on the basis of short-term planning, while the latter is put forward on the basis of long-term planning. With these vulnerability measures, the proposed framework is then demonstrated using an extended Nguyen-Dupuis network under different demand levels and different capacity degradation levels, taking into account two modes: bus and car. The results indicate that different vulnerability measures can identify similar vulnerable components. Moreover, it is shown that the SEV can find more critical components than the STTV regardless of capacity degradation or demand growth. Our research helps to create a recovery plan by assigning priority to the critical transportation infrastructures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».