Data‐Driven Approach to Evaluate the Level of Service (LOS) of Demand‐Responsive Transport for the Disabled (DRTD) with an ANFIS Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Even though the Demand‐Responsive Transport (DRT) service plays an important role to provide more convenience to the disabled people, they still have a challenge to be solved in terms of waiting time. Especially, the biggest problem is that waiting times for using the DRT service are variant across space and time because users cannot predict when they can get the service and/or how long they have to wait for service. This study developed a model for predicting the waiting time of Demand‐Responsive Transport for Disabled (DRTD) with irregular spatiotemporal characteristics in real time. The primary purpose of the model developed was to monitor the level of service (LOS) to improve the satisfaction of users who use mobility services for the disabled and efficiently manage service providers. The model was estimated using an Adaptive Neuro‐Fuzzy Inference System (ANFIS), which is known to have an excellent predictive performance by combining the advantages of both artificial neural networks and fuzzy inference systems. Four variables, including the number of calls (or requests), the number of vacant vehicles, Medical Infrastructure Concentration Index (MICI), and Disabled Population Concentration Index (DPCI), were used as input variables for the ANFIS‐based model. Despite using cross‐sectional data, the accuracy of the predicted model was found to be excellent (90%) and showed good and even prediction performance without bias by LOS categories The proposed method is expected to become a monitoring tool to manage mobility services and improve user convenience by notifying users how long they have to wait to use mobility services in real time.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».