Integrated Passenger and Commercial Vehicle Model for Assessing the Benefits of Dedicated Truck-Only Lanes on the Freeways
Notice bibliographique
Résumé
The concept of dedicated truck-only lanes has been proposed more than twenty years ago and since then, several jurisdictions have undertaken studies exploring the concept. While the nature of these studies range from research, to proof-of-concept to detailed design-and-build project studies, most of these studies have a common issue to deal with, i.e., predicting/forecasting the commercial vehicle demand, along with all the other class of passenger vehicles demand as well as system-wide impacts (both benefits and disbenefits) of various truck-only treatments for evaluation purpose. This is the primary focus area of this paper. Travel demand forecasting models, either regional or state/province-wide, are a key planning tool for such studies. Two key areas related to demand modelling of commercial vehicle demand are a) how well it is integrated with the passenger demand models, and b) how the parameters related to truck traffic behavioural aspects have been developed and incorporated. This paper will include a cursory review of some of the previous studies with regard to demand modelling approach and methodology, in particular the two issues mentioned, as well as evaluation techniques. The second part of the paper presents an overview of a case study involving a strategic assessment of truck-only lanes in the freeway network in a regional context within the Greater Golden Horseshoe, in Central Ontario. The use of a regional macro-level travel demand model for the strategic analysis and a mesoscopic sub-area model will be presented, along with a discussion of technical results of these two analyses. For the covering abstract of this conference see ITRD record number 201211RT334E.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».