The using of 3-dimensional modelling for the calculation of regional transport demand matrix
Notice bibliographique
Résumé
The traffic demand matrix belongs to the most important data for a traffic impact assessment and proposal of measures in a crucially stressed area. This matrix can give an answer to the question from where and to where people travel for different purposes and it helps to identify relations between traffic origins and destinations. The matrix either can be deduced from a directional traffic census (car transport matrix) or calculated with the help of trip distribution processes. The 2-dimensional trip distribution is the most common method. In this case, a traffic production and attraction as well as a function of distance or travel time between all zone pairs are used as input data. The paper will present less used trip distribution method - 3-dimensional modelling - in Middle Bohemian Region, where transport demand between districts known from Czech National Population Census has been used as a 3rd dimension. This 3rd dimension better take into account that the demand inside a district is stronger than inter - district demand. The modelling has been performing by Canadian EMME/2 software and it enables the generation of more realistic transport demand matrices for certain trip type (commuting). The resulted matrix is a fundament for next processes: model network assignment and calculation of traffic volumes and emissions, creation of model development scenarios and evaluation of planned constructions and measures from the viewpoint of its environmental impacts.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».