Bit by bit: A method for using bus data to develop plan bus priority interventions in Portland, Oregon, USA
Notice bibliographique
Résumé
Bus Priority Interventions are small-scale changes that improve bus speed and reliability. These include changes to street geometry, bus stops, and traffic signals. Automated Vehicle Location-Automated Passenger Counting (AVL-APC) data can help transit agencies by providing insight into bus location, speed, and passenger volumes. This work proposes an end-to-end methodology for using AVL-APC data to create a concept design for bus priority interventions on a bus corridor. The proposed method is illustrated by analyzing a bus route in Portland, Oregon. This mixed-methods approach paired quantitative data analysis with site visits to identify what was causing delay on the route and suggest targeted interventions. Scenario analysis of historical trip data was employed to predict the impact of different interventions. Historical trips that fell into two different scenarios were compared: a delay scenario (where a specific delay-inducing event occurred, like a red light) and a non-delay scenario (where that event did not occur). This end-to-end methodology could be used by transit agencies and transportation planners to quickly assess different corridors and interventions, diagnose problems, and determine which projects would create the greatest customer and financial benefits. Employing this approach could help planners prioritize time and resources to ensure that the highest impact projects are pursued.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».