Investigating Evaluation Indicators of Intelligent Vehicle Sharing Based on Operation Efficiency: A Case Study in Xiong’an New Area, China
Notice bibliographique
Résumé
Under the background of implementing green travel in response to the national energy conservation and emission reduction policy, the concept of shared travel as a new transportation mode has been promoted. This paper aims at providing a more scientific and quantitative method to explore the shared travel traffic mode and evaluating efficiency with data mining technology. Based on the analysis of the evaluation index system of the existing intelligent shared mobility, this paper firstly points out some issues in reflecting the operation efficiency of a specific shared mobility service. In order to find out the characteristics of passenger flow and propose recommend indicators, this study presents a detail analysis using data in Xiong’an new area from September 2020 to September 2021. Then, this paper proposes a time-series algorithm to identify ridesharing behavior of demand responsive (DR) bus and to recommend indicators on operation efficiency considering capacity, turnover, and time. Moreover, the definition of indicators and calculation of case study are carried out. Results show that the utilization rate of vehicle seat for DR bus was increased by 1.6–2.5 times, and the turnover efficiency was increased by about 2 times compared to private cars and taxi. In general, this paper quantitatively describes the improvement of operation efficiency brought by bus sharing, which shows that this kind of shared mobility has the attributes of public transport in a certain sense. Also, this paper shows that the above indicators are quantifiable and comparable, which is a useful supplement to the existing evaluation index system.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».