A Travel Demand Response Model in MaaS Based on Spatiotemporal Preference Clustering
Notice bibliographique
Résumé
To respond to travel demand in the MaaS system, improve transport efficiency, and optimize the framework of MaaS, we propose a travel demand response model based on a spatiotemporal preference clustering algorithm that considers the impact of travel preferences and features of the MaaS system to improve travel demand response and achieve full coverage of travel demands. Specifically, in the MaaS system, the time preference hierarchical clustering algorithm is optimized with travel preference as the perception factor and preference priority order as the iteration index. Then, we cluster the departure and arrival times of reservation demand points and iteratively analyze the discrete points to obtain the set of reservation demand points with convergent time dimensions under similar preferences. Then, the spatial preference DBSCAN clustering algorithm is improved with travel preference and preference priority order as the iteration indices, and spatial clustering of the time-dense points are updated by the silhouette coefficient to obtain reservation demand points with similar spatiotemporal preference and respond to the demands. Meanwhile, traffic resources are coordinated by the MaaS system and the flexible means of transport are deployed to spatiotemporal discrete points to achieve full coverage of travel demand. Simulation shows that when the neighborhood range is 0.5 km and the least number of reservation demand sites is 3, our spatiotemporal model achieves a response rate of reservation demand points at 95%, and a demand coverage rate of 100%, which is 15% and 6.7% higher than the hierarchical clustering model and the DBSCAN clustering model, respectively. The demand response rate is also improved compared to the spatiotemporal clustering model in the customized bus model. The model and algorithm have some applicability and can be applied to areas with fixed, semifixed and flexible route transport, thereby considerably improving the travel demand response efficiency and transport service quality.
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 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 ».