Road Rescue Demand Prediction for the Improvement of Traffic System Resilience
Notice bibliographique
Résumé
Road rescue can provide rescue services for faulty vehicles, such as fuel delivery, tire replacement, battery connection, on-site repair, clearing, and towing, which plays an important role in reducing casualties and property losses in traffic accidents. Based on the historical data of road rescue, this paper analyzes the influencing factors of the road rescue demand and establishes a prediction model of the road rescue demand without data grouping. In order to further improve the prediction accuracy, the data are divided into nine groups according to the importance of the influencing factors, and nine submodels are established for the nine groups of data. When the influencing factors are known, the submodel corresponding to the most important influencing factor is selected to predict the road rescue demand. A case study in Beijing is used to verify the effectiveness and superiority of the proposed models, which can effectively predict the road rescue demand under various conditions, including the normal condition, the Spring Festival, National Day, the three-day holiday (e.g., Qingming, May Day, the Dragon Boat Festival, the Mid-Autumn Festival, and New Year’s Day,), and extreme weather (e.g., low temperature, high temperature, heavy snow, heavy rain, and rainstorm). The research findings can provide scientific basis for the rescue department to deploy rescue equipment and rescue personnel in advance, raise the efficiency and quality of rescue, and improve the resilience of the transportation system.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».