Comparing Direct Demand Models for Estimating Pedestrian Volumes at Intersections and Their Spatial Transferability to Other Jurisdictions
Notice bibliographique
Résumé
Direct demand (DD) models are used to estimate pedestrian volumes at intersections as a function of readily available variables, such as land use and socioeconomic features. The objectives of this paper are: (1) to identify and qualitatively assess existing DD models in the literature; and (2) to evaluate the spatial transferability of DD models for estimating annual average daily pedestrian traffic (AADPT) at signalized intersections. Six DD models developed from jurisdictions with varying characteristics were selected for spatial transferability assessment. The models were applied to three jurisdictions (Milton, Canada; Pima County, U.S.; and Downtown Toronto, Canada) that had notable differences in the level of pedestrian activity, land use, and socioeconomics. Observed pedestrian volumes were obtained for sites in each jurisdiction. The DD models performed considerably differently across jurisdictions. Five of the models performed reasonably well for Milton, a jurisdiction that is comparable to those considered in the calibration of the selected DD models and that shares characteristics with many suburban Canadian and U.S. jurisdictions. Overall, the applications for Pima County and Downtown Toronto, which have extremely low and high pedestrian volumes, respectively, provided poor accuracy. This paper demonstrated the potential for transferring existing DD models to other jurisdictions; but also identified the clear need for further research to improve the spatial transferability of DD models.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».