Data Analytics for Dependable Transportation Systems in a Smart City
Notice bibliographique
Résumé
Public transit is an important component of the day-to-day activities of many people. It provides a cost-effective and convenient way for individuals to commute to work, school, and other destinations. Bus transit is a vital mode of transportation for students, as it enables them to commute to and from their educational institutions. Delays in bus schedules can have severe consequences-such as missing exams, meetings, and other important engagements-in daily activities of city residents. Hence, in this paper, we present a data science solution for mining and transportation analytics on public transit on-time performance data. Knowledge discovered from these data helps improve public transit performance, and thus enhance rider experience in a city. This helps build a smart city. To elaborate, our solution adapts frequent pattern mining, which identify uncover variations in transit performance across various neighborhoods. Through identifying significant findings, we establish correlations to determine the factors contributing to bus delays in specific areas. Improving the bus arrival or departure time can have a positive impact on the overall usability and attractiveness of bus transit for commuters since people are more likely to use buses when they can rely on them to arrive on time and get to their destinations promptly. Our solution also provides users features to visualize the discovered knowledge about the bus departure time in all the neighborhoods at different times of the day. Evaluation results on real-life public transit data from a Canadian city demonstrated the practicality of our data science solution towards the building of a dependable transportation system in a smart city.
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 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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».