Decomposition and Sensitivity Analysis of Bus Travel Times
Notice bibliographique
Résumé
Transit service reliability is important for transit planning and operations as well as passenger experience. Large travel time variations increase operating costs and negatively affect passenger satisfaction. Existing literature focuses on specific aspects of transit travel times but less on how these aspects interact with each other. This paper proposes to combine previous research efforts by further decomposing observed trip travel times into four elements using 3 months of archived vehicle location and fare transaction data. Departure times and inter-stop travel times are obtained from vehicle locations. Dwell times at stops are estimated from fare transaction data using a dwell time model. Red-light waiting times are calculated using the vehicle locations and estimated signal timing plans. Then, using these as inputs, we identify important trip elements affecting the overall travel time variation, as well as how much variation can be attributed to each trip element using variance-based and one-at-a-time sensitivity analyses. The overall travel times and red-light waiting times are more affected by interaction effects between trip elements, whereas the overall inter-stop times and dwell times are mainly affected by large individual variations. The results suggest that planners must consider potential chain reactions where small variations in one trip element can lead to significant changes in the overall trip times as a result of interaction effects with varying cycle lengths in fixed signal timing plans. These findings will help planners better integrate available data sets, carry out comprehensive analyses, and pinpoint the determinants affecting travel time variation on each route.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».