Development of Public Transit Measures to Mitigate the Impact of COVID-19 on Pedestrians and Station Performance using PTV Vissim Simulation
Notice bibliographique
Résumé
In this study we explored the possible changes in passenger behavior on transit stations due to disruptions such as COVID-19 and the impact on station performance. A trade-off is observed between the reduced risk of virus transmission through increased physical distancing and subsequent negative impact on a station's performance. To evaluate this trade-of, a simulation model of Marlborough station in Calgary, Canada was developed using PTV Vissim. Passenger behavioral changes were implemented by manipulating the Social Force Model (SFM) parameters within the simulation model. The impact from these changes were measured by the developed model and was simultaneously validated with the theoretical expectations derived from equations on the SFM parameters. Alternative station designs were simulated and tested to allow separated flow of passengers in different parts of station such as pedestrian bridges and stairways. The results from the study found that pedestrian physical distancing had a profound negative impact on the transit station's performance. However, these effects can be addressed through simple low-cost station modifications. Ultimately, the results of this study can be used as a reference for transit authorities to develop mitigation strategies against possible resurgences of COVID-19 or other infectious diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».