MoPeD meets MITO: a hybrid modeling framework for pedestrian travel demand
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Transport demand models were initially designed for simulating car trips. Nowadays researchers and planners are considering pedestrian travel and its health and safety impacts in the regional transport models. However, the existing transport models lack the knowledge and experience in pedestrian modeling for health assessment. This paper contributes to the modeling practice by developing an integrated model called the MITO/MoPeD. The model builds upon previous model development and integrates the fine-grained pedestrian modeling tool into the agent-based transport model. The MITO/MoPeD model is applied to the Munich metropolitan area. Model performances are analyzed based on travel measures (e.g., walk share, trip length distribution, and pedestrian flow) and physical activity volumes. Results show that the MITO/MoPeD model can better represent pedestrian travel behavior than the existing Munich Model. It performed better in simulating the spatial distribution of walk shares and the distribution of walk trip lengths. Moreover, it overcomes the issue of overestimating physical activity volumes. These findings suggest that the MITO/MoPeD model can deliver more precise travel outcomes. More importantly, it is valuable for addressing pedestrian planning issues such as transportation infrastructure investments, land use planning, assessment of safety and health outcomes, and evaluation of environmental impacts.
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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 | 0,000 | 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 découle