Continuum Approximation Model for Transit Service Design with Stochastic Demand
Notice bibliographique
Résumé
Travel demand is commonly predefined as a constant during the planning period in transit service design, but it varies daily with many factors, for example, weather, vacation, and social activity. Under the uncertain demand, the transit system operates in two states, that is, unsaturation and saturation, distinguished by whether or not the capacity of transit vehicle satisfies the possible demand. Thus, we propose a continuum approximation (CA) model for transit service design, including headway and station location, to account for the effects of the stochastic demand via a penalty cost, a service-reliability constraint, and equilibrium. The penalty cost is utilized to describe the saturation state. The service-reliability constraint is applied to ensure the robustness of the transit system. The equilibrium is introduced to allocate the household location where trip demand is generated in a corridor. Furthermore, we build a bilevel framework to find the solutions to the proposed model. In the numerical experiment, the proposed model is applied in the impact analyses of the service-reliability constraint, as well as the sensitivity analyses of the household numbers and value of time. The impact analyses indicate that the transit service design integrated with the effect of housing location choice is necessary under the stochastic demand. The sensitivity analyses show that the number of households and the value of time play a significant role in the performance of transit systems accounting for service reliability. The proposed model and findings serve to improve the design of the transit system under stochastic demand.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».